云计算下基于优化XGBoost的网约车供需预测研究

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1、分类号:学校代码:10128UDC:学号:20151800067硕士学位论（文学生类别：全日制专业型硕士研究生学位类别：工程硕士领域名称：软件工程论文题目：云计算下基于优化XGBoost的网约车供需预测研究英文题目：ResearchonOnlineCar-hailingSupply-DemandPredictionBasedonXGBoostoptimizedundertheCloudComputing学生姓名：李泽宇导师姓名：田永红副教授张德龙高级工程师二○一八年五月内蒙古工业大学硕士学位论文摘要随着“互联网+出行”的浪潮，智能出行平台有了长足发展，吸引着越来越多的人使

2、用网约车出行。但使用平台约车服务依然需要花费较长的时间等待网约车到达，为了解决这个问题，网约车供需预测研究应运而生。通过预测可以提前调度网约车，从而缩短用户的等待时间、最大化平台的收益并且在一定程度上提升地区的运输能力。本文研究相关预测算法及数据挖掘技术，结合数据分析构建了影响网约车供需的特征，设计了基于XGBoost的网约车供需预测模型，预测出城市中各区域未来10分钟的网约车供需差额范围。主要研究内容包括：（1）分析网约车供需预测的背景意义及研究现状。在此基础上，研究预测算法和数据挖掘领域的相关理论和最新技术，对原始数据进行分析和预处理并构建影响网约车供需的特征。（2）

3、设计并实现基于XGBoost的网约车供需预测模型。深入分析XGBoost原理和网约车供需预测模型实现过程，设定模型的输入特征、相关参数和预测目标，为构建基于XGBoost的网约车供需模型打下基础。（3）分析并构建兴趣点特征。首先论证兴趣点特征与网约车供需预测存在关系，之后证明不同种类不同数量的兴趣点对预测会产生不同的影响，在此基础上提出兴趣点特征的选取方法，最后通过实验验证了兴趣点特征选取方法的有效性以及所选兴趣点特征对预测的正向作用。（4）利用粒子群算法优化模型重要参数。XGBoost中重要参数的取值对模型的预测能力有很大影响，因此很有必要对参数进行优化。首先分析粒子群

4、算法的原理和实现过程，之后分析XGBoost中参数的作用并选择出待优化的重要参数，接下来用粒子群算法结合模型对参数进行优化，最后通过实验验证参数优化的效果。（5）基于Spark平台实现模型并行化。搭建Spark集群环境并实现模型并行化，通过实验分析对比并行化模型和单机模型的计算时间和运行效率。研究表明，本文设计的基于优化XGBoost的网约车供需预测模型具有较好的预测效果和扩展能力。通过使用特征工程和优化算法进一步提升了模型的预能力，在Spark平台上实现模型并行化也明显地提升了模型的预测效率。本文的研究为网约车供需差额范围预测提供了方案，可以作为一种有效的预测模型应用在

5、现实生活中。关键词：网约车；供需预测；XGBoost；粒子群算法；SparkI内蒙古工业大学硕士学位论文AbstractWiththewaveof“Internet+Travel”,theintelligenttravelplatformhasmadegreatdevelopment,whichattractmoreandmorepeopletousetheonlinecar-hailing.However,usingtheserviceofplatformstillneedtotakealongtimetowaitforthecartoarrive.Tosolvethi

6、sproblem,theresearchoftheonline-carsupply-demandpredictioncomeintobeing.Bypredicting,theonlinecar-hailingcanbedispatchedinadvance,soastoshortenthewaitingtimeofusers,maximizetherevenueoftheplatformandpromotethetransportcapacityofregions.Thispaperstudiestherelevantpredictionalgorithmsanddat

7、aminingtechnology,analyzesandconstructsthecharacteristicsthataffecttheonlinecar-hailingsupply-demand,designsthepredictionmodelandpredicttherangeofsupply-demandgapineachareaofthecityinthenext10minutes.Themainresearchcontentsinclude:(1)Analyzethebackgroundandresearchs