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阿里天池智慧交通预测挑战赛,1716队荣获Top 7名。

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简介:
TianChi_Traffic_Competition阿里天池智慧交通预测挑战赛,于2017年9月创建。该项目由lieying负责,其联系方式为E-mail。复赛的获奖情况为Top7/1716队。以下算法旨在用于智慧交通预测挑战赛的复赛阶段。首先,程序运行sub_handle.py脚本以生成用于提交的样本数据,随后运行link_top_process.py脚本以获取道路的基本信息。尤其重要的是get_feat_XGBmodel.py文件,该文件负责提取关键特征,并包含相应的函数供直接调用。其次,程序运行get_feat.py脚本进行数据集的分区处理。接着,运行get_feat_2016_7.py和get_feat_2017_3.py脚本以提取2016年7月和2017年3月的特征数据。之后,程序运行main.py脚本进行特征提取以及噪声去除处理。最后,将处理后的数据输入到XGBoost和lightgbm模型中进行训练,从而得到四个模型的最终结果,并进行融合处理以获得最终预测结果。

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  • -TIanChi_Traffic_Competition(第7,总排1716
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    在阿里天池智慧交通预测挑战赛中荣获第7名,总排名位列第1716,展现了卓越的数据分析与模型优化能力,在智能交通领域取得显著成就。 阿里天池智慧交通预测挑战赛 作者:lieying 学校:USTB E-mail 在复赛阶段取得了Top7的成绩(共1716支队伍参赛)。以下是用于智慧交通预测挑战赛的算法步骤: 1. 运行`sub_handle.py`生成提交样本,然后运行`link_top_process.py`生成道路基本信息。 2. 关键文件是`get_feat_XGBmodel.py`,该文件包含提取特征的相关函数,可以直接调用。 3. 首先运行`get_feat.py`进行数据集划分。 4. 接着分别使用 `get_feat_2016_7.py` 和 `get_feat_2017_3.py` 提取 2016 年七月和 2017 年三月的数据特征。 5. 然后运行 `main.py` 进行数据提取与去除噪点,之后将结果送入 XGBoost 和 lightgbm 模型进行训练。最终通过融合处理得到四个模型的结果并生成预测输出。
  • 时间序列解决方案
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    本项目聚焦于2023年天池智慧交通挑战赛,采用先进的机器学习算法进行时间序列预测,旨在优化城市交通流量管理与预测精度。 天池智慧交通预测挑战赛解决方案 本博客分享了我第一次参加天池比赛的实况记录,比较完整地给出了数据预处理、缺失值补全、特征分析过程以及训练和交叉验证的注意事项,适合数据挖掘新人寻找解题思路。全程没有调参,也没有模型融合,仅凭简单的特征提取和XGBoost算法,在排行榜上取得了411716的成绩,基本上可以作为时间序列预测类比赛的一个基准线。 代码包括: - preprocess.py:进行类型转换、缺失值处理以及特征提取。 - xgboost.py:训练模型并进行交叉验证。 数据与题目说明: 该比赛的目标是根据一些路段的流量历史信息来预测未来一段时间内的交通流量。提供的数据共有3个表格,分别是link_info(路段信息)、link_tops(未具体描述)和travel_time(旅行时间)。
  • 算法-Baseline的新浪微博互动
    优质
    简介:该比赛为阿里天池平台举办的算法竞赛活动,旨在通过分析用户在新浪微博上的行为数据,预测其未来可能的互动方式,促进社交网络数据分析与机器学习技术的发展。 阿里举办了大规模图像搜索大赛以及移动推荐算法比赛,并且还有一项新浪微博互动预测的赛事。这些活动都涉及到了相关的代码开发工作。
  • 贵州——大数据竞成果.zip
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    本资料集包含了贵州智慧交通预测比赛的相关数据和模型结果,旨在通过分析贵州省内的交通流量与模式,利用AI技术提升交通管理效率及出行体验。 全国大学生电子设计竞赛(National Undergraduate Electronics Design Contest)提供了试题、解决方案及源码资源。这些资料对于计划或参加比赛的同学来说非常有用,可以帮助他们学习提升并参考借鉴。所有的程序都是实战案例,并且经过测试可以直接运行。
  • 二手车易价格--模型
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    简介:本项目参与了阿里天池竞赛,旨在通过建立预测模型来评估和预测二手车交易价格,利用数据分析优化市场定价。 本次竞赛的任务是预测二手车的交易价格,数据集包含超过40万条记录及31个变量特征,其中15个为匿名变量。从这些数据中抽取了15万条作为训练集,并选取5万条用于测试评估模型性能。 比赛采用平均绝对误差(MAE)作为评价标准,即预测值与实际交易价格之间的差异越小,则表示模型的准确度越高。参赛者提交的数据包包括两个文件: - 第一个文件展示了经过预处理后的数据集以及使用XGBoost和LightGBM算法进行单独建模及融合建模的结果分析,最终得出的平均绝对误差(MAE)为689.09。 - 另一文件则着重于训练集与测试集中缺失值分布情况的可视化,并对各个特征变量进行了数据拟合。结果显示这些数值符合无界约翰逊分布规律。此外,该部分还探讨了各变量和目标价格之间的相关性关系,通过绘制散点图发现“v_3”这一属性与交易价格呈高度负向关联,“v_0”, “v_8”,以及“v_12”则显示出较高的正方向联系;同时观察到特征“v_12”与“v_8”的线性关系,以及另外两个变量间的关系。 最后还展示了每个特征在不同取值下的平均价格变化趋势图。
  • 数聚华夏,创享未来 —— 数据集
    优质
    数聚华夏,创享未来——智慧交通预测挑战赛数据集汇集了丰富的交通流量、车辆类型等关键信息,旨在促进创新算法的研发与应用,提升城市交通管理效率和智能化水平。 “数聚华夏 创享未来”中国数据创新行——智慧交通预测挑战赛-数据集
  • 巴巴:二手车价格
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    阿里巴巴天池平台举办了一场聚焦于二手车市场的数据竞赛——“二手车价格预测”,旨在通过大数据分析提升行业透明度与效率。 数据可以在官网上下载,包括方案与文件。
  • 糖尿病 精准医疗.7z
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    天池糖尿病预测大赛是由阿里云主办的一场精准医疗领域数据竞赛,参赛者利用大数据和AI技术进行糖尿病风险评估模型构建,推动个性化医疗服务发展。 天池精准医疗大赛即将开始,主题是“人工智能辅助糖尿病遗传风险预测”。虽然赛题听起来很高深,但实际上的任务是根据年龄、性别、肝功能、血常规等体检指标来预测血糖值。比赛提供的数据量不大,大约有40个特征变量,训练集包含5000多个实例,测试集则包括1000个实例。
  • 工业蒸汽量学习大
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    阿里云天池工业蒸汽量预测学习大赛是由阿里云主办的数据科学竞赛平台活动,旨在通过挑战赛促进机器学习算法在工业领域的应用与发展。参赛者需基于历史数据建立模型来准确预测未来一段时间内的蒸汽需求量,优胜者将获得丰厚奖励及与行业专家交流的机会。 阿里云天池学习大赛包括一项关于工业蒸汽量预测的比赛项目。
  • -工业蒸汽量数据.zip
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    本数据集为阿里云天池竞赛中用于工业蒸汽量预测的数据包,包含了历史蒸汽使用记录、环境参数等多维度信息,旨在通过数据分析模型来提升制造业能源使用的效率和准确性。 阿里云天池比赛是一个面向数据科学与机器学习爱好者的平台,提供丰富的实践机会及挑战项目。“工业蒸汽量预测”是其中一项旨在通过数据分析技术来预测生产过程中蒸汽消耗的赛事,对于优化能源管理、提升工作效率以及减少运营成本有着重要意义。 参加此类竞赛时需掌握以下核心知识: 1. 数据预处理:比赛数据往往包含大量缺失值、异常点和噪音,需要进行清洗。常用的方法包括使用均值、中位数或众数填充空缺值;运用Z-score或IQR等方法识别并处理离群值;以及采用归一化或标准化技术调整数值范围。 2. 特征工程:理解与提取有效特征对模型表现至关重要,可能涉及时间序列分析(如滑动窗口、自回归)、统计特性(如平均数、方差、相关性)和领域知识的应用等步骤。 3. 机器学习模型选择:依据问题类型挑选合适的预测算法。例如,在处理时间序列数据时可以考虑ARIMA、LSTM或Prophet;另外,也可以使用线性回归、决策树回归及随机森林等常规方法或者集成技术来提升性能。 4. 模型训练与调优:利用交叉验证(如k折)评估模型效果,并通过调整超参数优化结果。常用的方法包括网格搜索、随机搜索和贝叶斯优化等。 5. 结果提交:按照比赛规则将预测输出以指定格式上传至天池平台,通常需关注精度指标如均方误差(MSE)、均方根误差(RMSE)或平均绝对误差(MAE)。 6. 集体智慧:在竞赛过程中与社区互动交流经验非常重要。天池平台上设有论坛和讨论区供参与者提问并分享见解以解决遇到的问题。 通过参与此类赛事,不仅能提高数据处理及机器学习技能,还能了解工业生产中的实际问题,并有机会接触行业专家,为未来职业发展奠定坚实基础。不断实践和完善技术将使你在数据科学领域取得更大成就。