【摘 要】
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近年来,共享单车的快速发展在方便了人们出行的同时,也对城市交通产生了一定的负面影响,其主要原因为单车资源配置的不合理。本文通过建立单车租赁数量的预测模型和异常检测模型,以期能够帮助城市合理配置资源。首先,进行探索性数据分析。主要步骤为数据预处理、描述性统计和回归分析。其中,分位数回归能够表现出输入变量与输出变量各分位点间的线性关系。其次,建立单车预测模型。分别运用集成学习中的Bagging、Boo
【出 处】
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年（第七届）全国大学生统计建模大赛
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近年来,共享单车的快速发展在方便了人们出行的同时,也对城市交通产生了一定的负面影响,其主要原因为单车资源配置的不合理。本文通过建立单车租赁数量的预测模型和异常检测模型,以期能够帮助城市合理配置资源。首先,进行探索性数据分析。主要步骤为数据预处理、描述性统计和回归分析。其中,分位数回归能够表现出输入变量与输出变量各分位点间的线性关系。其次,建立单车预测模型。分别运用集成学习中的Bagging、Boosting和模型融合算法Stacking进行建模。实验结果显示,Boosting算法中的CatBoost模型对单车租赁数量的预测效果最好。最后,建立异常检测模型。运用孤立森林算法检测单车租赁数量的异常值,并利用支持向量机分析各输入变量对租赁异常的影响程度。研究表明,租赁异常可能与城市意外事件的发生、节假日的到来、温度与风速以及湿度的突变和极端恶劣天气的产生有关。预测模型能够帮助城市合理规划共享单车的投放数量,而异常检测模型则有助于城市及时处理突发事件,希望本文的研究能够为城市资源合理配置提供参考。
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