固原市网站建设_网站建设公司_HTTPS_seo优化

题目

：

基于随机森林的共享单车投放量分析与预测

学院

：

人工智能学院

专业

：

数据科学与大数据技术

班级

：

大数据技术21-2

学生姓名

：

学 号

：

215150302014

指导教师

：

闫建薇（副教授）

开题时间

：

2024年11月12日

一、本课题的研究背景及意义

随着城市化进程的加速和共享经济的蓬勃发展，共享单车作为一种绿色、便捷的出行方式，已在全球范围内得到广泛应用。然而，共享单车的投放量管理却成为了一个亟待解决的问题。投放量过多会导致资源浪费和城市管理压力增大，而投放量不足则会影响用户体验和出行效率。因此，如何科学、精准地预测共享单车的投放量，成为了一个具有重要理论和实践意义的研究课题。

本课题旨在通过基于随机森林的算法，对共享单车投放量进行分析与预测，为共享单车企业提供科学的决策支持。本课题将随机森林算法应用于共享单车投放量预测领域，丰富了机器学习算法在交通出行领域的应用研究，为相关领域的理论研究提供了新的思路和方法。通过精准的投放量预测，共享单车企业可以更加合理地规划投放策略，提高运营效率，降低运营成本。同时，也有助于提升用户体验，促进共享单车的可持续发展。本课题的研究成果可以直接应用于共享单车企业的运营管理中，为企业的决策提供科学依据。此外，还可以为城市交通规划和管理提供有益的参考，推动城市交通的智能化和绿色化发展。

二、本课题的国内外研究现状

在国内，共享单车投放量预测的研究已经取得了显著的进展。近年来，众多学者和研究人员围绕这一主题展开了深入探索。例如，(罗兆杰，2024)在其研究中，基于深度学习的方法对共享单车出行的时空特征进行了全面分析，并据此进行了需求量的精准预测。这一研究不仅揭示了共享单车使用的时空分布规律，还为后续的投放策略提供了有力支持。同时，(沈峰，张璐，吉静，2023)则采用了Res-GRU模型对共享单车骑行量进行了预测，并深入分析了影响骑行量的多种因素。他们的研究不仅提高了预测的准确性，还为共享单车系统的优化提供了有益建议。

国内的研究还注重多模型的比较和分析。(张奇奇，饶宁，朱素佳等，2023)在其研究中，进行了多模型的可视比较分析，旨在探索更适合共享单车需求预测的方法。这一研究通过对比不同模型的预测效果，为共享单车投放量预测提供了新的视角和思路。同时，还有学者将机器学习技术与共享单车调度优化相结合，(孟英豪，王启阳，王柯人等，2024)基于Markov过程天气预测的共享单车调度优化研究，为共享单车的动态调度提供了科学依据。

在国外，共享单车投放量预测的研究同样备受关注。近年来，国外学者在这一领域也取得了不少研究成果。(Luo K ，Song Y ，Shi Z，2024)提出了一种基于库存预测的动态电子围栏规划框架，旨在优化无桩共享单车的调度。这一研究通过预测共享单车的库存量，为电子围栏的规划提供了数据支持，从而提高了共享单车的利用率和管理效率。(Torres J ，Meroño J E ，Soriguera F，2024)则通过机器学习技术预测了共享单车系统的使用情况，以推动可持续城市出行。他们的研究不仅关注了共享单车系统的运营效率，还强调了其在推动城市可持续发展中的重要作用。

尽管国内外在共享单车投放量预测方面已经取得了一定的研究成果，但仍存在一些问题和挑战。数据的获取和处理难度依然较大，尤其是在处理大规模、多维度的数据时，需要更加高效和准确的方法。此外，模型的泛化能力和稳定性也有待提高，以适应不同城市、不同时间段的共享单车需求变化。同时，预测结果的准确性和可靠性也需要进一步验证，以确保其在实际应用中的可行性。

针对这些问题和挑战，本课题将基于随机森林算法对共享单车投放量进行更深入的分析和预测。随机森林算法作为一种集成学习方法，具有较好的泛化能力和稳定性，能够在处理大规模数据时表现出色。通过运用随机森林算法，本课题旨在提高共享单车投放量预测的准确性，并为解决相关问题提供新的思路和方法。

三、本课题的方案设计

1. 研究的基本内容：

(1) 用户管理模块:

- 实现用户的注册、登录、权限控制等功能

(2) 数据查看模块:

- 实现共享单车投放数据的浏览和模糊搜索功能

- 用户可以根据关键词搜索相关共享单车投放信息

(3) 数据处理模块:

- 获取鲸平台上公开的共享单车数据集

- 使用Pandas对数据进行清洗、预处理等操作

(4) 预测分析模块:

- 使用随机森林算法对共享单车投放数据进行预测分析

- 预测未来共享单车投放的趋势

(5) 数据可视化模块:

- 使用Echarts.js实现共享单车投放数据的可视化分析

- 包括趋势图、热力图等

(6) 后台管理模块:

- 实现管理员对后台数据的增删改查操作

2. 拟解决的问题：

(1) 需求预测：通过分析历史数据，包括用户骑行记录、天气信息、时间信息等，利用随机森林算法预测未来不同时间段、不同地点的共享单车需求量。这有助于共享单车公司提前了解需求趋势，合理安排投放计划。

(2) 优化资源配置：根据预测结果，共享单车公司可以在高需求时段和地点增加车辆投放，以满足用户需求。在低需求时段和地点减少车辆投放，以降低成本并避免资源浪费。

3. 关键技术点:

(1) 提高预测模型的准确性和稳定性

(2) 优化特征选择和提取方法以提高模型的泛化能力

(3) 有效验证和评估预测结果

4. 技术方案:

(1) 前端:使用HTML/CSS/JavaScript及Bootstrap4技术栈开发页面布局及交互

(2) 后端:使用Flask框架实现用户管理、数据查询、数据分析等功能,并连接MySQL/SQLite数据库

(3) 数据采集:从鲸平台下载开放的共享单车数据集

(4) 数据分析:使用Pandas库对数据进行清洗、特征工程等预处理,并应用随机森林算法进行预测

(5) 数据可视化:使用Echarts.js库实现共享单车投放数据的可视化展示

(6) 权限管理:使用Flask-Admin实现管理员对后台数据的CRUD操作

5. 实施步骤:

(1) 需求分析与系统设计

(2) 数据采集与预处理

(3) 模型构建与算法实现

(4) 系统开发与集成

(5) 系统测试与部署上线

四、本课题的工作进展安排

2024年9月1日——10月8日 明确研究目的和意义；收集文献参考资料（或具体的实验、调查、观察等工作）；拟定研究方案。

2024年10月25日——11月22日 撰写开题报告，进行开题答辩。

2024年11月22日——12月26日 指导学生进行课题的实验、设计、调研及结果的处理与分析、论证等，开展毕业论文(设计)撰写工作。

2024年12月27日--2025年1月10日 提交中期报告，指导教师审核，给出指导意见。

2025年1月11日——3月20日 完成毕业论文（设计）的初稿撰写。

2025年4月26日——5月2日 完成毕业论文（设计）的定稿，准备答辩。

五、参考文献

[1]罗兆杰.基于深度学习的共享单车出行时空特征分析及需求量预测[D].江西理工大学,2024.

[2]孟英豪,王启阳,王柯人,等.基于Markov过程天气预测的共享单车调度优化研究[J].温州大学学报(自然科学版),2024,45(03):30-41.

[3]张奇奇,饶宁,朱素佳,等.面向共享单车需求预测的多模型可视比较分析[J].高技术通讯,2023,33(12):1323-1332.

[4]沈峰,张璐,吉静.基于Res-GRU模型的共享单车骑行量预测和影响因素分析[J].交通与运输,2023,39(05):70-74.

[5]周海权,陈超,王捷.基于GS-XGBoost的共享单车需求预测分析研究[J].现代计算机,2023,29(17):31-35.

[6]高靖.基于机器学习的地铁站周边共享单车需求预测研究[D].西南交通大学,2023.

[7]殷丽凤,李钊.基于Spark回归分析的共享单车需求量研究[J].电子设计工程,2023,31(08):5-9

[8]Luo K ,Song Y ,Shi Z , et al.A dynamic electric fence planning framework for dockless bike-sharing systems based on inventory prediction[J].Computers & Industrial Engineering,2024,23-65.

[9]Torres J ,Meroño J E ,Soriguera F .Forecasting the Usage of Bike-Sharing Systems through Machine Learning Techniques to Foster Sustainable Urban Mobility[J].Sustainability,2024,16(16):21-54.

[10]Ai Y ,Li Z ,Gan M , et al.Retraction Note: A deep learning approach on short-term spatiotemporal distribution forecasting of dockless bike-sharing system[J].Neural Computing and Applications,2024,36(25):23-44.

指导教师意见：（说明：指导教师应围绕本课题的深度、广度及工作量等给出指导意见，并对采用的研究方法、运用的技术手段是否科学，工作进展安排是否合理等给出判断性意见，最后一句要明确写出是否同意该生的开题。指导教师意见不得少于4行，或不少于100字，不得简单用“同意”二字替代整体意见）

指导教师（签字）：

年 月 日

审核小组意见：（说明：建议由专业或教研室成立开题审核小组，小组成员可由具备副高级及以上职称人员组成，3-5人为宜，组织开题答辩，审核小组要给出明确的指导意见，并要确定是否通过本课题的开题，意见字数在50字左右为宜，不得简单用“同意”二字替代意见）

审核组长（签字）：

年 月 日