内容概要：本文聚焦于城市化进程中的交通拥堵问题，特别是拥有知名景区的小镇，提出了基于遗传算法的交通流量管控与评价的研究。文章详细探讨了如何通过数据挖掘、K-means聚类算法和遗传优化算法，结合车辆行驶行为特征，对小镇景区路网的信号灯进行优化配置，估算临时停车位需求，并评价临时管控措施的效果。具体而言，文章通过四个主要问题展开讨论：1）利用K-means聚类算法对车流量进行时段划分并估计各相位车流量；2）使用遗传算法优化信号灯配置，以提高车辆通过率；3）分析五一黄金周期间巡游车辆特征，估算临时停车位需求；4）通过路段平均通过时长评价临时管控措施的效果，结果显示管控后车流量平均速度显著提高，重度拥堵时长减少了25.7%。 适合人群：从事交通工程、城市规划、数据科学等相关领域的研究人员和技术人员，尤其是关注智能交通系统的专业人士。 使用场景及目标：1）帮助城市管理者制定有效的交通管控策略，尤其是在旅游景区等高流量区域；2）提供一种基于遗传算法的信号灯优化配置方法，以提高道路通行效率；3）为临时停车位的需求预测提供科学依据，确保游客出行顺畅；4）评估临时交通管控措施的效果，为未来政策制定提供参考。 其他说明：本文不仅提供了详细的算法实现步骤，还展示了具体的实验结果和数据分析，证明了所提出方法的有效性和实用性。文中提到的模型和算法具有较高的推广价值，可以在类似的城市交通管理和优化项目中广泛应用。此外，文章指出了现有模型的一些局限性，如K-means算法的参数敏感性和遗传算法的收敛速度问题，并提出了相应的改进建议。

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需求预测 该项目的目的是为Kaggle竞赛开发一种解决方案，以预测不同商店中3个月的商品销售情况 比赛说明 提供此竞赛是在相对简单和干净的数据集上探索不同时间序列技术的一种方式。 系统会为您提供5年的商店商品销售数据，并要求您预测10家不同商店的50种不同商品的3个月销售。 处理季节性的最佳方法是什么？ 应该对商店进行单独建模，还是可以将它们合并在一起？ 梯度增强比ARIMA更好吗？ 链接：

目前，许多城市都推出了租赁自行车，以提高出行舒适度。重要的是，在适当的时间向公众提供租赁自行车，因为它缩短了等待时间。最终，为城市提供稳定的租赁自行车供应成为一个主要问题。关键部分是预测每小时所需的自行车数量，以稳定租赁自行车的供应。 The dataset contains weather information (Temperature, Humidity, Windspeed, Visibility, Dewpoint, Solar radiation, Snowfall, Rainfall), the number of bikes rented per hour and date information. Attribute Information: - Date : year-month-day - Rented Bike count - Count of bikes rented at each hour - Hour - Hour of he day - Temperature-Temperature in Celsius - Humidity - % - Wind

需求预测在农业、电力、旅游、零售和制造企业等许多行业都具有重要意义，它在每个企业的决策中都起着至关重要的作用。 本文以机器学习为重点，调查了需求预测的各种最新方法。 机器学习技术分为三类，即时间序列分析、基于回归的方法和监督/无监督模型。 讨论了各种机器学习技术的优缺点，并比较了它们的性能指标。 对比掩盖了LSTM有一个显着的结果，但它的计算时间比任何其他方法都要高。 未来研究的另一个领域包括基于回归的方法、混合模型和集成模型。 本研究为读者提供了机器学习领域需求预测的概念。

MATLAB源程序28 灰色神经网络的预测算法—订单需求预测.zip

电力需求预测：机器学习模型预测Sunyani和Nationwide的未来电力需求

基于山东省过去10年的电力消费情况,充分运用相关的理论知识,对山东省的电力需求情况进行了预测和分析。首先,通过对GDP增长的情景设置,运用弹性系数法对山东省的电力消费情况进行了预测;其次,借助MATLAB分析软件,利用马尔科夫链的趋势预测分析法对山东省的电力消费结构进行了预测;最后,根据国家当前对节能减排的环境质量要求,预测、修正并优化了山东省的电力需求目标结构,为山东省制定电力发展规划提供参考。

“四阶段法”在交通需求预测中的应用，程娟，秦鸣，交通需求预测作为交通规划的核心内容之一，是城市规划必不可少的前提，也是确保交通规划符合未来发展状况的重要条件。论文首先介

基于PCA和SVM的备件需求预测模型，姚菲，张翼，针对目前大量零值的备件预测方法精度不高的问题本文提出了主成分分析和支持向量机回归相结合的方法，对需求进行预测。首先整理分