机器学习之算法案例公共自行车使用量预测

最新推荐文章于 2024-09-30 09:00:10 发布

南蓬幽

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分类专栏：机器学习 Python 文章标签：机器学习算法 python 人工智能支持向量机

本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/qq_46556714/article/details/124901067

版权

该博客介绍了一个基于支持向量机(SVR)的模型，用于预测城市街道公共自行车的使用量。数据来自两个城市的特定街区，包括时间、天气等因素。通过训练集的10000条样本，模型进行了训练，并在训练集上评估了均方误差(MSE)和R²分数。最终，模型在测试集上进行预测，输出了预测结果。

摘要生成于 C知道，由 DeepSeek-R1 满血版支持，前往体验 >

公共自行车使用量预测

公共自行车低碳、环保、健康，并且解决了交通中“最后一公里”的
痛点，在全国各个城市越来越受欢迎。本练习赛的数据取自于两个城市某
街道上的几处公共自行车停车桩。我们希望根据时间、天气等信息，预测
出该街区在一小时内的被借取的公共自行车的数量。
train.csv 训练集，文件大小 273kb
test.csv 预测集, 文件大小 179kb

公共自行车使用量预测
训练集中共有10000条样本，预测集中有7000条样本。
在这里插入图片描述

代码实现

import numpy as np
import pandas as pd
from sklearn.preprocessing import  StandardScaler
from sklearn.svm import SVR

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机器学习实例：预测公共自行车使用量的随机森林模型

CqpFsharp的博客

09-26

558

我们将探索如何准备和处理数据，构建随机森林模型，并使用该模型进行预测。我们将探索如何准备和处理数据，构建随机森林模型，并使用该模型进行预测。在这个案例中，我们可以将日期/时间特征拆分为年、月、日和小时等更具体的特征。在这个案例中，我们可以将日期/时间特征拆分为年、月、日和小时等更具体的特征。首先，我们检查数据集中是否有缺失值或异常值，并进行必要的处理。首先，我们检查数据集中是否有缺失值或异常值，并进行必要的处理。我们使用Pandas库来加载数据集。首先，我们需要一个包含公共自行车的历史使用数据的数据集。

公共自行车借用量的分析与预测算法的实现

10-19

1万+

通过对公共自行车借用量的分析和预测，可以有效提升城市公共自行车系统的管理效率和用户体验。本文介绍了基于ARIMA的时间序列分析方法和基于随机森林的机器学习方法，两者各有优缺点，结合使用能够取得更好的预测效果。在实际应用中，开发者可以根据数据特征和业务需求选择合适的算法，同时不断优化模型参数和特征，以获得更高的预测准确性。未来，还可以将深度学习方法引入模型，以应对复杂的非线性变化。

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1、数据分析--共享单车使用量预测

剑指苍天

07-22

1430

数据字段分析列名 desc 中文描述 datetime hourly date + timestamp 小时日期和时间戳 season 1 = spring, 2 = summer, 3 = fall, 4 = winter 1：春天 2：夏天 3：秋天 4：冬天 holiday whether the day is considered a holiday 当天是否是节假日 workingday whether the day is neither a weekend no

机器学习-共享单车使用量统计预测项目

weixin_43673156的博客

03-12

8993

共享单车租赁量预测一个项目最重要的不是代码，是整个大局的流程首先这个项目的意义是什么，对使用量的预测，能够帮助企业精确投放，来优化客户体验，节约成本。不做没有意义的投放，这就是实际的需求。这是一个关于自行车租赁预测的题目，相当于国内的ofo，摩拜单车通过对数据的预测，可以观测到共享单车在某个时间段的租赁数量，如果预测值和实际租赁值存在很大差异，就应该去调查情况，从而保证共享单车的正常运营 ...

机器学习（10）-随机森林案例（调参）之公共自行车使用量预测

blaank的博客

05-17

6025

随机森林案例之公共自行车使用量预测1. 前言1.1 背景介绍1.2 任务类型1.3 数据文件说明1.4 数据变量说明1.5 评估方法2. 数据预处理2.1 观察数据有没有缺失值2.2 观察每个变量的基础描述信息2.3 查看相关系数3. 模型训练及其结果展示3.1 标杆模型：简单线性回归模型3.2 决策树回归模型3.3 随机森林回归模型3.4 随机森林回归模型调参过程说明3.4.1 RF Bagging框架参数3.4.2 RF决策树参数3.4.3 RF调参3.5 随机森林回归模型调参3.5.1 使用grid

基于PyTorch的共享单车使用数量预测研究

m0_73485263的博客

10-31

1080

这样PyTorch使用者不需要为每一种架构的网络定制不同的反向传播算法，可以很轻松地利用PyTorch的函数，自动进行反向传播算法，从而计算每一个自动微分变量的梯度信息，很大程度减少了编程的工作量和学习深度学习的难度。从图像上看，共享单车被租赁的数量随时间波动，并且呈现一定的规律性。由于在数据预处理的时候对每小时单车租赁数进行了标准化处理，要想观察真实的单车租赁数曲线需要将数据还原，还原公式如下( 为原始数，为样本总体的平均值，为总体的标准差)训练的神经网络预测数据与实际数据对比图见图8和图9。

【数据竞赛】基于LSTM模型实现共享自行车需求预测

fengdu78的博客

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3642

公众号：尤而小屋作者：Peter编辑：Peter今天给大家带来一篇新的kaggle数据分析实战案例：基于长短期记忆网络（LSTM）模型的伦敦自行车需求预测分析。本文的两个亮点：高级可视化：...

利用机器学习预测自行车购买行为

对于预测性建模任务，有许多机器学习算法可供选择，包括但不限于： - **线性回归**：适用于连续输出变量的预测。 - **逻辑回归**：常用于二分类问题，预测某个事件发生的概率。 - **决策树**：通过一系列的问题，将...

共享单车时租数量预测

weixin_42107106的博客

05-23

2880

任务：利用城市当天的天气、温度、湿度和风速等环境信息对自行车的租借数量进行有效预测，预测每小时内租用的自行车总数。数据字段特征说明 datetime 详细到小时的日期+时间戳 season 季节 1：春天， 2：夏天， 3：秋天， 4：冬天 holiday 是否是公共假期 workingday 是否是工作日（不是周末也不是公共假期） we...

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根据一个城市自行车租赁系统，提供的数据为2年内华盛顿按小时记录的自行车租赁数据，其中训练集由每个月的前19天组成，测试集由20号之后的时间组成（需要我们自己去预测）。随机森林回归实现自行车租赁预测。

共享单车需求预测

qq_42019366的博客

05-18

5066

第三章数据预处理随着社会经济的不断发展和出行需求的增多，共享单车已经成为每个人的必需品。同时，随着互联网的普及和发展，共享单车行业，这是一个重要的“共享经济”产业，已逐步进入了移动互联时代。移动互联对共享单车发展的推动作用越来越大。然而，随着单车的数量增加，社会面临的问题也日益增多。今天在中国，车辆的数量每天都在增加，随着车辆数量的增加，大气中的二氧化碳排放量也在增加。为了解决这个问题，中国需要自行车共享系统。随着自行车共享系统的出现，人们将被鼓励使用自行车进行短途旅行。由于这种交通将减少，在大气中有

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931

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sofasofa竞赛：一公共自行车使用量预测

abc_138的博客

09-28

2647

一简介背景介绍: 公共自行车低碳、环保、健康，并且解决了交通中“最后一公里”的痛点，在全国各个城市越来越受欢迎。本练习赛的数据取自于两个城市某街道上的几处公共自行车停车桩。我们希望根据时间、天气等信息，预测出该街区在一小时内的被借取的公共自行车的数量。数据下载地址：http://sofasofa.io/competition.php?id=1 数据文件（三个）： train.cs...

基于ELM的共享单车租赁预测研究(数据可换)（Python代码实现）

weixin_67304359的博客

09-30

960

ELM是一种新型的快速学习算法，它随机产生输入层与隐藏层之间的连接权值以及隐藏层神经元的偏置，并在训练过程中保持不变，只需要设置隐藏层神经元的个数，便可以获得唯一的最优解。ELM具有学习速度快、泛化能力强等优点，特别适用于处理大规模数据集。

DeepLearning in Pytorch|共享单车预测NN详解（思路+代码剖析）

2301_79520789的博客

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2969

我们通过简单的神经网络模型--单车预测了解了深度学习的基本逻辑和Pytorch的使用（虽然这是一个错误的模型hhh），我们将在下一篇中用更多新的手段构建预测更精准、更好的神经网络模型

回归预测2：机器学习处理共享单车数据集

ww596520206的博客

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689

我们使用随机森林处理共享单车回归模型，主要包含：数据集划分，建立日期特征，对缺失值进行填补。

基于机器学习的共享单车资源分配和可视化

毕业作品网站

01-27

482

2)后台服务器的框架有很多种，我们这里用的是基于python的flask框架，虽然规模较小，但支持一个小型的系统绰绰有余。1)用户层作为前端，我们以web的形式可以用扫瞄器打开，运行程序以后会出现一个网址，点击网址就可以进入共享单车数据可视化系统。本次试验的数据文件，是从美国纽约的花旗单车也就是citibike官网上下载的共享单车的相关数据。1)用户层：作为系统的用户界面，我们采纳web页面的模式，运行代码之后我们点击生成的网址进行访问。(2)保存数据：读取文件，并对文件中的共享单车的数据进行分类保存。

数据竞赛实战（3）——公共自行车使用量预测

weixin_30897079的博客

04-29

1537

前言 1，背景介绍　　公共自行车低碳，环保，健康，并且解决了交通中“最后一公里”的痛点，在全国各个城市越来越受欢迎。本次练习的数据取自于两个城市某街道上的几处公共自行车停车桩。我们希望根据时间，天气等信息，预测出该街区在一小时内的被借取的公共自行车的数量。 2，任务类型　　回归 3，数据文件说明 train.csv 　　　　　　训练集　　文件大小为273KB test.c...