【摘 要】
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为了提高共享自行车系统短时需求预测的准确性,提出基于Xgboost的共享自行车短时需求预测预测方法.Xgboost是近年来一种基于分类和回归树的热门算法,具有快速的数据处理能力,
【机 构】
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华南理工大学土木与交通学院,华南师范大学生命科学学院
【出 处】
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武汉理工大学学报:交通科学与工程版
【基金项目】
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国家自然科学基金项目(51578247),广东省交通运输厅科技计划项目(2016-02-036)资助.
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为了提高共享自行车系统短时需求预测的准确性,提出基于Xgboost的共享自行车短时需求预测预测方法.Xgboost是近年来一种基于分类和回归树的热门算法,具有快速的数据处理能力,准确性高的优点.以某市2015年1-8月的公共自行车数据,类比经过聚类后的共享自行车需求,并考虑了天气因素,节假日因素,还有站点之间的相关性,构建特征向量,利用Xgboost算法对共享自行车短时需求进行预测并将结果与基于BP神经网络模型、ARMA模型和KNN算法的预测结果进行比较.结果表明,Xgboost算法模型精度更高,运算效率
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