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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