摘 要:文中设计了一种基于共享自行车目的地预测的智能预测系统。该系统对单位用户信息进行整合,并使用机器学习算法实现目的地预测,每当有用户使用自行车时,系统将会对用户的目的地进行预测,从而提前采取措施,对车辆进行调控 该系统采用网络爬虫技术获取数据源作为训练集,机器学习算法采用Leak漏桶和KNN算法。通过机器学习,系统对共享自行车未来时段的车辆密度以图形化方式进行了展示。整个系统的使用性能良好、准确率达92%以上,能够较好地预测自行车下一时段的密度,从而达到调控的目的
在旧金山,电动自行车是一种比较新颖的出行方式—;—;但Lyft的两辆电动自行车发生了着火,因此这家公司不得不撤回所有的电动自行车。 “当时我看到它冒出来白色的烟雾。”旧金山居民Joan House说道