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基于改进的GBDT算法的乘客出行预测研究的开题报告
一、研究背景及意义
随着城市化进程的加快以及交通网络的完善，人们的出行需求呈现出了多元化、个性化的趋势。预测乘客的出行需求，可以为相关企业、政府提供出行服务和资源的分配决策参考。
传统的预测方法主要是基于时间序列模型，如ARIMA、ARMA等，但这些模型一般缺乏考虑外部因素，也就是不能很好地处理非线性、非平稳、非正常分布数据的特点。城市出租车乘客数量的预测问题通常需要通过考虑多种因素的方法来解决。这些因素包括天气、季节、节假日、建筑物、交通状况等。因此，需要一种能够充分考虑相关因素的预测模型。
随着机器学习的发展，在其基础上出现了很多应用于预测的算法。其中，一种表现优异的算法是GradientBoostingDecisionTree（GBDT），即梯度提升决策树算法。传统的GBDT算法可以进行分类和回归分析，并且具有较好的性能表现，但是传统的GBDT算法存在不足，例如对于处理较大数据集时耗时较长、易过拟合等问题。因此当前研究方向是如何改进和优化GBDT算法。
二、研究内容
本文主要研究基于改进的GBDT算法的乘客出行预测方法。在预测乘客出行数量的过程中，考虑多个因素，如天气、季节、时间、路段等因素，利用机器学习的方法对这些因素进行分析，并构建相应的数学模型进行预测。
本文的主要研究内容包括：
1.回顾现有的乘客出行预测方法及其优缺点，分析GBDT算法的应用优势和不足；
2.对GBDT算法进行分析和优化，以提高算法的稳定性和效率；
3.基于GBDT算法的改进，设计并实现乘客出行预测模型；
4.根据实际数据进行仿真实验，验证预测模型的可行性和有效性；
5.对实验结果进行分析和讨论，提出改进建议。
三、研究方法
本文主要采用以下方法进行研究：
1.文献综述法：对现有的预测方法及其优缺点进行研究和分析；
2.理论分析法：对GBDT算法进行详细分析，并提出改进方案；
3.实验研究法：采集乘客出行相关数据进行模型构建和仿真实验；
4.数学分析法：基于回归分析和最小二乘法进行数据分析和建模。
四、预期成果
1.我们将提出一种基于改进的GBDT算法的乘客出行预测模型，在考虑多种因素的情况下提高预测精度；
2.我们将对模型进行实验验证，论证了其在乘客出行预测问题中的应用；
3.我们将发表相关学术论文，为乘客出行预测领域的研究提供新的思路和方法。
五、研究进度
1.文献综述：2021年6月-2021年7月；
2.GBDT算法研究与分析：2021年7月-2021年8月；
3.改进的GBDT算法设计与实现：2021年8月-2021年9月；
4.数据采集和仿真实验：2021年9月-2021年10月；
5.数据分析和论文撰写：2021年10月-2021年12月。