Advertisement

纽约出租车费用预测

  •  5星
  •     浏览量: 0
  •     大小:None
  •      文件类型：None

简介：
本项目旨在开发一个模型，用于预测纽约市出租车及豪华轿车的乘车费用。通过分析历史数据和运用机器学习技术，为乘客提供准确的成本估算服务。 纽约出租车车费预测

全部评论 (0)

还没有任何评论哟~
客服
客服
客服关闭
  • 纽约出租车费用预测
    优质
    本项目旨在开发一个模型，用于预测纽约市出租车及豪华轿车的乘车费用。通过分析历史数据和运用机器学习技术，为乘客提供准确的成本估算服务。 纽约出租车车费预测
     
  • 纽约市出租车费用预测数据集
    优质
    本数据集包含纽约市出租车详尽的行程记录，涵盖出发地、目的地及相应费用信息，旨在帮助用户准确预测出租车出行成本。 纽约市出租车票价预测的数据集包含8个字段：键（key）、票价金额（fare amount）、接送日期时间（pickup datetime）、接送经度（pickup longitude）、接送纬度（pickup latitude）、下车经度（dropoff longitude）、下车纬度（dropoff latitude）和乘客数量（passenger count）。
     
  • 纽约市出租车费用预测竞赛：在Kaggle上建模预测出租车费用
    优质
    本竞赛要求参赛者基于纽约市丰富的出租车数据，在Kaggle平台上构建模型以预测出租车费用。参与者需运用统计学和机器学习技术，优化其模型准确度，以期在众多选手中脱颖而出。 纽约市出租车票价预测Kaggle竞赛建立了一个用于预测纽约市出租车费率的模型。
     
  • 纽约市出租车票价预测——数据集
    优质
    本数据集提供了纽约市出租车详尽的费用信息及行程细节，适用于分析与预测出租车票价，助力城市交通优化。 预测一个车手的出租车费用。提供的文件包括 sample_submission.csv 和 test.csv。
     
  • 基于Python的纽约出租车流量预测源码.zip
    优质
    本项目提供一个使用Python编写的代码库，用于分析和预测纽约市出租车流量。通过历史数据训练模型，以期准确预测未来趋势，方便交通管理和调度。 本资源包含经过严格调试的项目代码，下载后可以直接运行。 该资源适用于计算机相关专业的学生（如计算机科学、人工智能、大数据技术、数学及电子信息专业）在进行课程设计、期末作业或毕业设计时作为参考材料使用，同时也适合相关领域的学习者借鉴和研究。 请注意，本资源包含了完整的源代码文件，但需要有一定的基础知识才能理解并调试这些代码。
     
  • 纽约市出租车行程时长-数据集
    优质
    本数据集记录了纽约市出租车的详细行程信息，包括出发地、目的地及行驶时间等，为城市交通分析提供重要参考。 数据集基于2016年纽约市黄色出租车的出行记录数据，该数据可以在Google Cloud Platform的Big Query中获取，最初由纽约市出租车和豪华轿车委员会（TLC）发布。为了本次比赛的目的，对数据进行了采样和清理。参与者应根据个人出行的属性预测测试集中每次出行的持续时间。
     
  • 纽约出租车乘客上下车地点的数据处理
    优质
    本项目聚焦于分析与优化纽约市出租车乘客上下车位置的数据管理，旨在提升城市交通效率及服务质量。 纽约2013年1月出租车乘客上下车地点的GPS数据预处理工作已经完成，并按时间进行了分类处理。
     
  • 纽约市出租车接送预测 - 斯坦福大学CS221课程集体期末项目
    优质
    本项目为斯坦福大学CS221课程学生团队共同完成的期末作业，旨在开发模型预测纽约市出租车接送情况，提升城市交通管理效率。 这个存储库用于托管我们在2014年秋季为斯坦福大学CS221（人工智能）课程最终项目所使用的代码和数据。预测出租车乘客量的能力可以为城市规划者及调度员提供宝贵见解，帮助他们回答诸如如何将出租车定位在最需要的地方、确定所需调度的车辆数量以及了解乘客需求随时间的变化等问题。 我们的研究重点是在给定一小时的时间窗口内，在纽约市内的特定位置预测上车的乘客数。这一项目灵感来源于麻省理工学院2013-2014年的大数据挑战赛，该比赛同样关注波士顿地区的出租车问题。 我们把这个任务定义为一个有监督机器学习回归问题，并实施和评估了三种不同的模型：线性最小二乘回归、支持向量回归及决策树回归。有关我们的模型、特征以及结果的详细信息，请参见final_paper.pdf文档。关于如何设置本地MySQL数据库的信息，可以使用如下命令： mysql -u root CREATE DATABASE ...
     
  • 出租车数据分析：基于MapReduce和Hadoop的纽约市出租车大数据研究
    优质
    本研究运用MapReduce与Hadoop技术深入分析纽约市出租车数据，旨在揭示城市交通模式及其经济影响，为城市管理提供科学依据。 在我们小组的最后一个项目中，我们将以“理解出租车经济学”为主题分析纽约市的出租车数据，并使用Map-Reduce算法通过Hadoop Streaming API与Python进行实现。 我们的研究涵盖多个方面：不同社区之间的收入差异及其与家庭平均收入的关系；随时间变化的收入趋势；特定月份或季节对出租车公司的盈利影响；以及没有乘客时，司机可以行驶的时间长度及这一情况的变化。此外，我们还会探讨重大活动（如游行、总统访问）和极端天气事件是否会对出租车行业的收益产生影响。 数据来源包括2013年的行程记录与票价信息，并结合人口普查局的人口统计数据、收入资料以及纽约地区的地形文件来分析不同社区的经济状况。同时，我们会利用“Surface Data, Hourly Global”中的气象数据库以获取有关天气情况的数据。