报告链接:http://tecdat.cn/?p=32161

原文出处:拓端数据部落公众号

本文通过建设空载率的数学模型,帮忙客户来剖析出租车的空载率,从而对出租车补贴政策是否进步高峰期的实载率,缓解打车难问题进行了阐明。

剖析思路

1.利用这么多天的数据,依照算法先算出每天的日平往年空载率,绘制成曲线

2 利用一次平滑预测模型算出这么多天的预测日均匀空载率,其中的平滑常数别离带入我假如的那三种数值,求出预测和理论均方差,最初取均方差最小的那个对应的平滑常数为咱们所要的。

3.利用二次平滑指数预测模型,预测4月25日至5月31日的日均匀空载率,绘制成曲线(初始值取4月23日的理论日均匀空载率,平滑常数为2中所要的那个)

抉择南京市的三个地点:鼓楼公园,四牌楼,玄武湖公园,因为间隔远近,交通状况都差不多,以4月1日到4月30日每天测量这三个地点的打车需求量,出租车总数。

数据

数据以滴滴平台取得:

分析方法

以鼓楼公园为例:

则4月1日的空载率为:

注:不思考拼车情况,假如一辆出租车只能接一单。

以此类推,4月2日,4月3日,4月4日…4月30日空载率别离为:

利用一次平滑指数公式:

如:4月1日的预测空载率为k,则4月2日的预测空载率为

咱们采纳二次平滑指数预测的算法来预测短期之内,不受节令因素影响的空载率。

二次平滑指数预测模型:公式:

求空载率

kongzailv=function(datat){     sum(as.numeric(datat[,2]))/sum(as.numeric(datat[,1]))  }

地区:鼓楼公园

for(i  in 1:27){    datat=data[((i-1)*4+1):(i*4),3:4]    kongzailvdata[i]=kongzailv(datat)

设置alpha参数为0.3

alpha <- 0.3 

参看模型参数

计算均方差值

RMSE1=mean((model$fitted-model$x)^2)

设置alpha参数为0.5

alpha <- 0.5

设置alpha参数为0.7

找出最小的RMSE值

min(RMSE1,RMSE2,RMSE3)[1] 0.2712489

因而 采纳alpha为0.5 , 而后应用二次平滑指数预测的算法来预测短期之内,不受节令因素影响的空载率。

参看模型参数

预测数值

预测图像

地区:四牌楼

which.min(c(RMSE1,RMSE2,RMSE3))## [1] 3 ###从后果看出当alpaha为0.7的时候 渠道最小的RMSE值

因而 采纳alpha为0.7 ,而后应用二次平滑指数预测的算法来预测短期之内,不受节令因素影响的空载率。

参看模型参数

地区:玄武湖公园

#############################找出最小的RMSE值   min(RMSE1,RMSE2,RMSE3)## [1] 0.01964692 which.min(c(RMSE1,RMSE2,RMSE3))## [1] 1 ###从后果看出当alpaha为0.3的时候 渠道最小的RMSE值

参看模型参数


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