基于Random-Forest的共享单车租赁预测研究(数据可换)附Python代码

Matlab前程算法屋

于 2025-06-18 15:04:29 发布

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文章标签： python 开发语言

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🔥 内容介绍

随着共享单车行业的快速发展，准确预测其租赁需求对优化资源调度、提升运营效率至关重要。本文采用随机森林（Random Forest）算法构建共享单车租赁预测模型，对历史租赁数据、天气数据、时间数据等多源信息进行预处理，通过特征工程提取关键影响因素。利用 Python 实现随机森林模型的训练与预测，并与传统线性回归、决策树模型进行对比实验。结果表明，随机森林模型在处理复杂非线性关系时表现出色，能够有效提升共享单车租赁预测的准确性，为企业科学决策提供有力支持。

关键词

随机森林；共享单车；租赁预测；多源数据；Python

一、引言

共享单车作为新型城市出行方式，凭借便捷性和环保性迅速普及。然而，其租赁需求受时间、天气、节假日等多种因素综合影响，呈现出复杂的非线性特征。若无法准确预测租赁需求，易导致车辆调度失衡，造成资源浪费或用户体验下降。因此，构建高效精准的共享单车租赁预测模型，对优化运营管理、降低成本、提升企业竞争力具有重要现实意义。

传统预测方法如时间序列分析、线性回归等，在处理简单线性关系数据时表现良好，但面对共享单车租赁这种复杂非线性数据时，预测精度有限。随机森林算法是一种基于决策树的集成学习方法，通过构建多棵决策树并融合结果，能够有效处理高维数据、捕捉复杂非线性关系，在分类和回归任务中均展现出优异性能。本文将随机森林算法应用于共享单车租赁预测，旨在提高预测准确性，为共享单车企业提供更可靠的决策依据。

二、数据预处理

2.1 数据来源

本研究数据可选用公开的共享单车数据集，如华盛顿特区共享单车数据集（Bike Sharing Demand Dataset），该数据集包含 2011 - 2012 年每小时的共享单车租赁数量，以及对应的日期、天气状况（如晴天、阴天、雨天等）、温度、湿度、风速、是否为工作日、是否为节假日等信息。若有其他合适的数据集，也可进行替换使用。

2.2 数据清洗

对原始数据进行缺失值和异常值处理。采用均值填充法填充温度、湿度、风速等数值型特征的缺失值；对于天气状况等分类特征的缺失值，用出现频率最高的类别进行填充。通过箱线图等方法识别异常值，对明显不合理的租赁数量（如负值）等异常数据进行删除处理。

2.3 数据编码

对于天气状况、是否为工作日、是否为节假日等分类变量，采用独热编码（One-Hot Encoding）方式将其转换为数值型数据，以便模型处理。例如，天气状况有晴天、阴天、雨天三种，编码后会生成三个新的特征列，每个特征列对应一种天气状况，若某样本为晴天，则晴天对应的特征列值为 1，其余为 0。

2.4 数据归一化

2.5 数据划分

将预处理后的数据按照 7:1:2 的比例划分为训练集、验证集和测试集。训练集用于模型参数训练，验证集用于调整模型超参数，测试集用于评估模型最终的预测性能。

三、随机森林模型构建

3.1 随机森林算法原理

随机森林是由多棵决策树组成的集成学习模型。在构建每棵决策树时，采用自助采样法（Bootstrap Sampling）从原始训练数据中有放回地抽取样本作为该决策树的训练集，保证每棵树的训练样本具有一定差异。在决策树的节点分裂过程中，随机选取部分特征进行最优划分，进一步增加树与树之间的多样性。最终，通过对所有决策树的预测结果进行平均（回归任务）或投票（分类任务），得到随机森林的最终预测结果。这种集成方式能够有效降低模型的方差，提高模型的泛化能力和预测准确性。

3.2 模型超参数调整

随机森林模型的超参数对其性能影响较大，主要超参数包括决策树的数量（n_estimators）、每个节点分裂时考虑的最大特征数（max_features）、树的最大深度（max_depth）等。本研究采用网格搜索（Grid Search）结合交叉验证（Cross - Validation）的方法对超参数进行优化。通过预设超参数的取值范围，组合不同的超参数值进行模型训练和验证，选择在验证集上均方误差（MSE）最小的超参数组合作为最优参数。例如，设置 n_estimators 取值范围为 [50, 100, 150, 200]，max_features 取值为 ['auto','sqrt']，max_depth 取值为 [None, 10, 20, 30]，通过遍历这些参数组合，找到最优模型配置。

四、结论与展望

本文基于随机森林算法构建了共享单车租赁预测模型，通过对多源数据的预处理和特征工程，结合 Python 实现了模型的训练、超参数调优和预测。实验结果表明，随机森林模型在共享单车租赁预测任务中具有较高的准确性和可靠性。然而，本研究仍存在改进空间。未来可进一步挖掘更多影响共享单车租赁需求的因素，如城市交通流量、周边活动等，丰富数据特征；同时，尝试将随机森林模型与其他机器学习算法或深度学习模型相结合，探索更优的预测方法，以不断提升共享单车租赁预测的精度和实用性。