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📋📋📋本文目录如下：🎁🎁🎁

目录

 ⛳️赠与读者

💥1 概述

一、研究背景与意义

二、数据收集与预处理

1. 数据收集

2. 数据预处理

三、模型构建与训练

1. 选择Bagging算法

2. 训练模型

四、结果评估与优化

1. 结果评估

2. 模型优化

五、结论与展望

📚2 运行结果

🎉3 参考文献

🌈4 Python代码、数据

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 ⛳️赠与读者

👨‍💻做科研，涉及到一个深在的思想系统，需要科研者逻辑缜密，踏实认真，但是不能只是努力，很多时候借力比努力更重要，然后还要有仰望星空的创新点和启发点。当哲学课上老师问你什么是科学，什么是电的时候，不要觉得这些问题搞笑。哲学是科学之母，哲学就是追究终极问题，寻找那些不言自明只有小孩子会问的但是你却回答不出来的问题。建议读者按目录次序逐一浏览，免得骤然跌入幽暗的迷宫找不到来时的路，它不足为你揭示全部问题的答案，但若能让人胸中升起一朵朵疑云，也未尝不会酿成晚霞斑斓的别一番景致，万一它居然给你带来了一场精神世界的苦雨，那就借机洗刷一下原来存放在那儿的“躺平”上的尘埃吧。

     或许，雨过云收，神驰的天地更清朗.......🔎🔎🔎

💥1 概述

基于Bagging的共享单车租赁预测研究是一个结合了数据科学与机器学习技术的综合应用。Bagging（Bootstrap Aggregating）是一种集成学习算法，它通过并行训练多个弱学习器（如决策树）并结合它们的预测结果来提高整体模型的稳定性和准确性。在共享单车租赁预测中，Bagging算法可以有效地处理复杂的非线性关系，并降低过拟合的风险。以下是一个基于Bagging的共享单车租赁预测研究的概要：

一、研究背景与意义

随着共享单车的快速发展，其租赁数量的预测成为了一个重要的研究课题。准确的预测不仅有助于城市管理者合理规划单车的投放数量，还能提高单车的利用率，减少资源浪费。而Bagging算法因其良好的泛化能力和稳定性，成为了共享单车租赁预测中的一个有力工具。

二、数据收集与预处理

1. 数据收集

共享单车租赁数据通常包括时间信息（如日期、小时）、天气条件（如温度、湿度、风速、天气状况等）、节假日信息、工作日/非工作日标识等。这些数据可以通过共享单车公司的后台系统或相关公开数据集获取。

2. 数据预处理

• 数据清洗：去除重复数据、处理缺失值（如通过插值、均值填充等方式）。
• 特征工程：根据业务需求和数据特点，构造新的特征（如温度范围、风速等级等）。
• 数据变换：对数值型特征进行归一化处理，对类别型特征进行编码（如独热编码）。

三、模型构建与训练

1. 选择Bagging算法

在Bagging算法框架下，可以选择多种弱学习器进行集成。在共享单车租赁预测中，常用的弱学习器包括决策树、随机森林等。由于随机森林本身就是一种基于Bagging的集成学习方法，因此可以直接使用随机森林作为预测模型。

2. 训练模型

• 划分数据集：将数据集划分为训练集和测试集（或验证集）。
• 参数调优：通过交叉验证等方式调整随机森林的参数（如树的数量、树的深度、节点分裂的最小样本数等），以提高模型的性能。
• 训练模型：使用训练集数据对随机森林模型进行训练。

四、结果评估与优化

1. 结果评估

使用测试集（或验证集）数据对训练好的模型进行评估。常用的评估指标包括均方误差（MSE）、均方根误差（RMSE）、平均绝对误差（MAE）等。这些指标可以反映模型预测结果的准确性和稳定性。

2. 模型优化

• 特征重要性分析：分析各特征对模型预测结果的影响程度，剔除不重要或冗余的特征。
• 集成策略调整：尝试不同的集成策略（如投票、加权投票等），以进一步提高模型的性能。
• 模型融合：将Bagging算法与其他算法（如Boosting、Stacking等）进行融合，构建更复杂的预测模型。

五、结论与展望

基于Bagging的共享单车租赁预测研究能够有效地提高预测的准确性和稳定性，为城市管理者提供有力的决策支持。未来，随着数据量的增加和算法的不断优化，共享单车租赁预测模型的性能有望进一步提升。同时，也可以探索更多先进的机器学习算法和技术（如深度学习、联邦学习等）在共享单车租赁预测中的应用。

📚2 运行结果

部分代码：

def evaluate_forecasts(Ytest, predicted_data, n_out):
    # 定义一个函数来评估预测的性能。
    mse_dic = []
    rmse_dic = []
    mae_dic = []
    mape_dic = []
    r2_dic = []
    # 初始化存储各个评估指标的字典。
    table = PrettyTable(['测试集指标','MSE', 'RMSE', 'MAE', 'MAPE','R2'])
    for i in range(n_out):
        # 遍历每一个预测步长。每一列代表一步预测，现在是在求每步预测的指标
        actual = [float(row[i]) for row in Ytest]  #一列列提取
        # 从测试集中提取实际值。
        predicted = [float(row[i]) for row in predicted_data]
        # 从预测结果中提取预测值。
        mse = mean_squared_error(actual, predicted)
        # 计算均方误差（MSE）。
        mse_dic.append(mse)
        rmse = sqrt(mean_squared_error(actual, predicted))
        # 计算均方根误差（RMSE）。
        rmse_dic.append(rmse)
        mae = mean_absolute_error(actual, predicted)
        # 计算平均绝对误差（MAE）。
        mae_dic.append(mae)
        MApe = mape(actual, predicted)
        # 计算平均绝对百分比误差（MAPE）。
        mape_dic.append(MApe)
        r2 = r2_score(actual, predicted)
        # 计算R平方值（R2）。
        r2_dic.append(r2)
        if n_out == 1:
            strr = '预测结果指标：'
        else:
            strr = '第'+ str(i + 1)+'步预测结果指标：'
        table.add_row([strr, mse, rmse, mae, str(MApe)+'%', str(r2*100)+'%'])

🎉3 参考文献

文章中一些内容引自网络，会注明出处或引用为参考文献，难免有未尽之处，如有不妥，请随时联系删除。

[1]陈鑫,刘琦.基于时间序列分析的共享单车未来格局预测[J].现代营销(下旬刊), 2017(10):216-216.DOI:10.3969/j.issn.1009-2994.2017.10.174.

[2]焦志伦,金红,刘秉镰,等.大数据驱动下的共享单车短期需求预测——基于机器学习模型的比较分析[J].商业经济与管理, 2018(8):11.DOI:10.14134/j.cnki.cn33-1336/f.2018.08.002.

[3]甘明.基于深度学习的共享单车预测与调度研究[D].杭州电子科技大学,2022.

[4]靳海红,张帅.基于数据分析的共享单车模式与前景研究[J].商情, 2019.

🌈4 Python代码、数据

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