基于判别分析算法的共享单车需求波动趋势预测研究

• 作者: 蔡梦琴 王艳敏 柯文娟 石志颖
• 来源期刊: 企业科技与发展
• 学科: 交通运输
• 关键词: 共享单车 判别分析 支持向量机 随机森林 需求预测
• 年，卷（期）: 2021,（12）
• 所属期刊栏目: 企业技术实践
• 页码范围: 76-78
• 页数: 3页
• 分类号: U491.225
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1674-0688.2021.12.026

摘要

从地铁站、公交站等到目的地的"最后一公里"的问题,一直困扰着人们.共享单车的爆发式增长与"放养式"发展带来了一系列问题,引起了社会各界的广泛关注.文章基于南京市共享单车借还数据,利用线性判别分析、k-近邻、贝叶斯判别分析、随机森林、支持向量机等方法构建不同区域共享单车需求波动趋势预测模型,基于模型预测结果,为南京市共享单车区域管理提供建议.