基于 Python 的公共自行车借用量分析与预测

基于 Python 的公共自行车借用量分析与预测

近年来，公共自行车因绿色环保、便捷经济的特点在城市中广泛推广。然而，随着使用量的增加，如何科学地分析借用量数据并进行合理预测，成为城市公共服务优化的重要课题。本文将基于 Python 语言，结合数据分析与机器学习技术，完成对公共自行车借用量的分析与预测，为实际调度和规划提供数据支持。

一、项目背景与目标

1.1 项目背景

公共自行车借用量的数据具有显著的时间序列特征，受到天气、时间、节假日等多种因素影响。如果能有效分析这些因素并预测未来借用量，便能帮助管理者：

• 提高车辆的调度效率；
• 优化站点布局；
• 改善用户体验。

1.2 项目目标

• 数据分析：深入挖掘历史借用量数据中的规律，分析关键影响因素；
• 借用量预测：基于历史数据，构建预测模型，给出未来特定时间的借用量预测结果；
• 可视化展示：通过图表展示分析结果与预测效果，为决策提供直观依据。

二、数据准备

2.1 数据来源

本文采用开源数据集 Bike Sharing Dataset，该数据记录了两年内（2011-2012）华盛顿 D.C. 的公共自行车租赁信息。主要字段包括：

• 日期时间（datetime）
• 天气状况（weather）
• 温度（temp）
• 湿度（humidity）
• 风速（windspeed）
• 是否为节假日（holiday）
• 工作日标识（workingday）
• 实际借用量（count）

2.2 数据预处理

数据预处理是模型构建的基础，需完成以下任务：

1. 缺失值处理：检查并填补缺失值；
2. 数据规范化：将温度、湿度等特征进行归一化处理；
3. 时间特征提取：从日期中提取年份、月份、时段等信息，增强时间序列特征；
4. 特征选择：剔除无关特征，降低模型复杂度。

三、数据分析

3.1 借用量时序趋势

通过对 count 字段进行时间序列分析，可以得出以下趋势：

• 按年变化：借用量呈现逐年上升趋势，反映出公共自行车服务的普及程度逐步提高；
• 按月变化：借用量在夏季（5-9月）达到峰值，冬季（11-2月）显著下降；
• 按日变化：工作日与节假日的借用量有显著差异，工作日早晚高峰明显。

3.2 环境因素分析

• 天气影响：晴天的借用量明显高于雨雪天气；
• 温度影响：温度过低或过高时，借用量均会下降，舒适温度（15-25℃）范围内借用量最高；
• 湿度与风速：湿度过高或风速过大均会导致借用量下降。

3.3 特征相关性分析

通过计算特征与借用量之间的相关系数：

• 温度（temp）与借用量正相关；
• 湿度（humidity）与借用量弱负相关；
• 风速（windspeed）相关性较低。

四、借用量预测模型构建

4.1 模型选择

本文选择以下两种机器学习模型进行预测：

1. 线性回归（Linear Regression）：适合简单线性关系的建模；
2. 随机森林（Random Forest）：能有效处理非线性关系，适合复杂数据场景。

4.2 数据集划分

将数据划分为训练集与测试集：

• 训练集：占总数据的 80%，用于模型训练；
• 测试集：占总数据的 20%，用于评估模型效果。

4.3 模型训练与评估

（1）线性回归模型

使用 scikit-learn 的 LinearRegression 类实现，模型公式如下： [ y = w_1 \cdot x_1 + w_2 \cdot x_2 + \cdots + w_n \cdot x_n + b ] 评估结果：

• 均方误差（MSE）：较高
• R² 值：说明线性模型的拟合效果一般，无法充分捕捉非线性关系。

（2）随机森林模型

使用 scikit-learn 的 RandomForestRegressor 类实现。随机森林模型通过集成多个决策树，能捕捉数据中的非线性特征。 评估结果：

• 均方误差（MSE）：显著低于线性回归；
• R² 值：说明随机森林模型具有更好的预测能力。

五、结果分析与可视化

5.1 预测结果展示

将模型预测结果与实际值进行对比，可视化如下：

• 折线图：显示测试集时间序列中的预测值与实际值对比；
• 散点图：分析模型的预测误差分布。

5.2 误差分析

• 随机森林模型在高峰期（如上下班时间）预测误差较小；
• 极端天气下（如暴雨、大雪）的预测误差较大，说明模型对极端值的拟合能力有限。

六、优化与拓展

6.1 模型优化

• 特征工程：引入更多外部数据（如实时天气数据、交通流量数据）以增强模型预测能力；
• 超参数调优：通过网格搜索（GridSearchCV）优化随机森林的超参数配置；
• 时间序列模型：采用 LSTM、ARIMA 等专门处理时间序列的模型，进一步提升精度。

6.2 系统集成

将分析与预测结果集成到城市管理系统中，为公共自行车的运营与调度提供实时数据支持，具体场景包括：

• 动态调度车辆：根据预测结果调整各站点的自行车投放量；
• 高峰期预警：提前预测高峰期的借用需求，做好应急预案。

七、总结

本文基于 Python 对公共自行车借用量进行了深入的分析与预测，通过线性回归与随机森林模型实现了对借用量的较高精度预测。实验结果表明，随机森林模型在处理复杂非线性关系方面表现更优。未来，可通过引入更多数据和更强大的时间序列算法，进一步提升模型的预测能力。

希望本文为城市公共服务的优化提供思路，也期待在实际项目中能够落地应用！