【摘 要】
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近年来，共享单车已成为一种受欢迎的出行方式，为了合理投放共享单车并提高利用率，使用Kaggle公开的华盛顿共享单车数据集，通过Stacking集成LGBM（Light Gradient Boosting Machine，轻量级梯度提升机）、RF（Random Forest，随机森林）、XGBoost（eXtreme Gradient Boosting，极度梯度提升树）回归模型，来预测华盛顿共享单车
【基金项目】
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河南工业大学2021年度教育教学改革研究与实践项目（编号：43）； 河南省高等教育研究项目（编号：2021SXHLX144）； 教育部产学合作协同育人项目（编号：220600273042027）； 河南省高等教育教学改革研究与实践项目（编号：2021SJGLX401）；
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近年来，共享单车已成为一种受欢迎的出行方式，为了合理投放共享单车并提高利用率，使用Kaggle公开的华盛顿共享单车数据集，通过Stacking集成LGBM（Light Gradient Boosting Machine，轻量级梯度提升机）、RF（Random Forest，随机森林）、XGBoost（eXtreme Gradient Boosting，极度梯度提升树）回归模型，来预测华盛顿共享单车在某个时间段的使用量。结果表明，该方法具有较好的预测性能。通过该模型可以预测共享单车的使用量，并在实际投放共享单车时进行参考，从而提高市场运营效率。同时，当预测值与实际使用值相差较大时，可以通过调查并采取相应措施来提高投放效果。
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