基于Xgboost算法的公共自行车调度系统设计与实现

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随着现代公共自行车服务系统的普及,公共自行车在每个城市的投放量也逐渐增加,一方面健康的出行方式备受人们青睐,另一方面低碳环保的交通方式更加被群众认可。城市公共自行车虽然给人们带来了极大的便利,但也存在着十分明显的问题,这些问题主要体现在公共自行车再平衡和共享设施的个体维护,通过以不对称模式创建需求来使用系统。因此,在城市公共自行车深入人们的生活的同时,利用互联网与实际应用结合,提高公共自行车的使用效率显得更为关键。本文的主要目的是设计并实现一个城市公共自行车调度系统,基于Xgboost算法建立模型对公共自行车的需求进行预测,完善城市公共自行车的调度功能,然后通过互联网技术实现系统的用户管理、公共自行车管理和公共自行车维护等其它功能,以此来解决现阶段城市公共自行车的需求不足、车辆累积拥堵和用户体验较差等问题,实现运营商与用户双赢的局面。文章通过对现有的城市公共自行车服务系统的整体分析,针对当前公共自行车服务系统结构的不足提出建议,并基于现有的公共自行车服务系统模式设计一个公共自行车调度系统,优化当前公共自行车服务系统的车辆调度方式,提高车辆使用效率,提高用户的体验度。本文通过对公共自行车调度系统的功能需求分析,系统的设计使用现在比较流行的Bootstrap前端框架,后台搭建基于Python中的Django框架,能快速的实现系统后台与页面或系统后台与Mysql数据库的交互,解决公共自行车调度系统在软件技术层面上问题。然后基于真实的公共自行车数据集,根据公共自行车目前所面临车辆需求不均衡问题展开一系列的数据挖掘,通过分析时间维度和空间维度特征,将站点从个体和站点簇的角度建立模型,使用Xgboost算法预测,通过不同的评估指标来检测结果的精确程度,为公共自行车的行为预测工作提供了一中有效的方法,从理论的角度上实现公共自行车需求调度的可行性,最后将理论投入应用,将模型嵌入系统,解决当前公共自行车服务系统所面临的问题。
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