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电子信息学院

毕业设计（论文）选题名称

基于机器学习的共享单车资源分配预测和可视化

课题来源

科研

课题简介：

对于代步单车来说，单车资源分配的精准预测可以极大帮助市民和企业提升出行效益和企业效益。近些年来成为,共享单车系统正在经历着一场高速发展的浪潮,已然成为城市交通系统中不可或缺的一部分。与此同时,由于人们出行需求的不确定性,导致共享单车会出现时空不均衡问题,不能匹配人们的出行需求,从而使用户满意程度降低,这种情况会严重阻碍共享单车行业的发展。因此,基于用户需求建立合理有效模型对于共享单车资源分配预测具有较强理论和现实意义。根据问题性质和模型特点,采用随机森林模型进行数据分析, ,预测区域内相应的车辆最优资源分配。

基于共享单车资源分配预测和可视化，采用随机森林模型进行的预测，实现预测模型的误差保持在合理的范围内，具有一定的商业推广价值。

选题理由及准备情况：

符合面向市场需求和单车资源调度，学生能够熟练采用机器学习法对特定的问题进行建模，掌握单车资源预测方面的应用和实践。

设计（论文）要求及所具备的条件：

1.对机器学习方法有较强的理解和认知，熟悉随机森林模型的原理与实现；

2.熟悉随机决策树在决策树结构随机森林的应用

3、具有较强的自学能力，能够学习接受新技术；

4、具有较强的中外文文献查询和阅读能力。

指导小组意见：

                                             组长签字：

                                            年     月    日