【摘 要】
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由于共享单车的流动性强,随机性很高,因此快速精确地预测出城市共享单车的短时需求量具有十分重要的意义。采用随机森林、极端随机树、支持向量机、人工神经网络、XGBoost这5种机器学习方法,基于美国华盛顿共享单车项目数据,分析时间因子、气象因子等对单车需求量的影响,实现对共享单车短时需求量的预测。仿真结果表明,影响单车需求量的主要因素包括温度、节假日、季节以及早晚高峰时间段等因素;极端随机树的预测效果
【机 构】
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河北工业大学电子信息工程学院,河北工业大学大数据重点实验室
【基金项目】
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国家自然科学基金联合基金项目重点支持项目(U1813222),天津市自然基金(18JCYBJC16500),河北省自然基金(E2016202341),河北省重点研发计划项目(19210404D),河北省高等学校科学技术研究重点项目(ZD2019010)
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由于共享单车的流动性强,随机性很高,因此快速精确地预测出城市共享单车的短时需求量具有十分重要的意义。采用随机森林、极端随机树、支持向量机、人工神经网络、XGBoost这5种机器学习方法,基于美国华盛顿共享单车项目数据,分析时间因子、气象因子等对单车需求量的影响,实现对共享单车短时需求量的预测。仿真结果表明,影响单车需求量的主要因素包括温度、节假日、季节以及早晚高峰时间段等因素;极端随机树的预测效果最优,MAE和RMSE最小,为22.93和36.84,训练集得分和验证集得分最高,为1.0和0.941,
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