R语言指数平滑预测法分析南京出租车打车软件空载率时间序列补贴政策可行性

分析思路

1.利用这么多天的数据，按照算法先算出每天的日平今年空载率，绘制成曲线

2 利用一次平滑预测模型算出这么多天的预测日平均空载率，其中的平滑常数分别带入我假设的那三种数值，求出预测和实际均方差，最后取均方差最小的那个对应的平滑常数为我们所要的。

3.利用二次平滑指数预测模型，预测4月25日至5月31日的日平均空载率，绘制成曲线（初始值取4月23日的实际日平均空载率，平滑常数为2中所要的那个）

选择南京市的三个地点：鼓楼公园，四牌楼，玄武湖公园，因为距离远近，交通状况都差不多，以4月1日到4月30日每天测量这三个地点的打车需求量，出租车总数。

数据

数据以滴滴平台获得：

分析方法

以鼓楼公园为例：

则4月1日的空载率为：

注：不考虑拼车状况，假设一辆出租车只能接一单。

以此类推，4月2日，4月3日，4月4日…4月30日空载率分别为：

利用一次平滑指数公式：

如：4月1日的预测空载率为k,则4月2日的预测空载率为

我们采用二次平滑指数预测的算法来预测短期之内，不受季节因素影响的空载率。

二次平滑指数预测模型：公式：

求空载率

kongzailv=function(datat){  
   sum(as.numeric(datat[,2]))/sum(as.numeric(datat[,1]))  
}

地区：鼓楼公园

for(i  in 1:27){  
  datat=data[((i-1)*4+1):(i*4),3:4]  
  kongzailvdata[i]=kongzailv(datat)

设置alpha参数为0.3

alpha <- 0.3

参看模型参数

计算均方差值

RMSE1=mean((model$fitted-model$x)^2)

设置alpha参数为0.5

alpha <- 0.5

设置alpha参数为0.7

找出最小的RMSE值

min(RMSE1,RMSE2,RMSE3)

[1] 0.2712489

因此 采用alpha为0.5 ， 然后使用二次平滑指数预测的算法来预测短期之内，不受季节因素影响的空载率。

参看模型参数

预测数值

预测图像

01

02

03

04

地区：四牌楼

which.min(c(RMSE1,RMSE2,RMSE3))

## [1] 3

 ###从结果看出当alpaha为0.7的时候 渠道最小的RMSE值

因此 采用alpha为0.7 ，然后使用二次平滑指数预测的算法来预测短期之内，不受季节因素影响的空载率。

参看模型参数

地区：玄武湖公园

#############################找出最小的RMSE值  
 min(RMSE1,RMSE2,RMSE3)

## [1] 0.01964692

 which.min(c(RMSE1,RMSE2,RMSE3))

## [1] 1

 ###从结果看出当alpaha为0.3的时候 渠道最小的RMSE值

参看模型参数