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3位高二女生用大数据成功预测地铁出站人数 | 00后正在抛弃你

發(fā)布時間:2025/3/15 编程问答 51 豆豆
生活随笔 收集整理的這篇文章主要介紹了 3位高二女生用大数据成功预测地铁出站人数 | 00后正在抛弃你 小編覺得挺不錯的,現(xiàn)在分享給大家,幫大家做個參考.

導(dǎo)讀:有人用大數(shù)據(jù)“殺熟”,她們卻用大數(shù)據(jù)做了軌道交通客流分析,運(yùn)用自己設(shè)計(jì)的算法,對軌道交通出站人數(shù)的預(yù)測平均精準(zhǔn)率達(dá)到了93%。4月15日,在第33屆重慶市青少年科技創(chuàng)新大賽上,南開中學(xué)三位高二女生的研究項(xiàng)目獲得了一等獎。




01 擠地鐵,擠出來這個課題


譚婧懿、韋沐汐、唐睿詩是南開中學(xué)高二年級的學(xué)生,雖然三人不在同一班上,但她們都有一個共同的愛好,參加科技創(chuàng)新活動。說起這次參加重慶市科技創(chuàng)新大賽,譚婧懿有些不好意思,“這個選題,還是我們上學(xué)放學(xué)擠地鐵擠出來的。”


原來,三位女生經(jīng)常坐1號線。


“每天早上上學(xué)和放學(xué)回家乘坐軌道交通會這么擁擠?根本就擠不進(jìn)去啊!”“如果有方法能夠迅速疏散客流,為市民提供快捷、舒適的出行服務(wù),那該多好!”


三個人你一言,我一語,就把選題給定了下來。




02 找數(shù)據(jù),一站就是3小時


確定了選題,就開始找數(shù)據(jù)。“她們用了最笨但也是最實(shí)在的辦法,就是高峰、平峰兩個時間段,到地鐵站數(shù)人。”指導(dǎo)老師楊夢寧說。


“我們?nèi)齻€人,一人數(shù)出站人數(shù),一人數(shù)進(jìn)站人數(shù),一人看車廂的擁擠程度。”唐睿詩說,雖然大家有分工,但一天數(shù)下來,“是真累,好想帶個小板凳坐下,好想吃個面包充饑。那段時間真是太累了,回去就不想動,放空自己。”放學(xué)后、假期里,在地鐵1號線的沙坪壩站,三位小女生成了常客。還因?yàn)殚L時間站在那里,不少人以為她們是志愿者,“好多來問路的。”


付出總是有回報(bào),數(shù)了一段日子后,孩子們在自己整理的記錄上,發(fā)現(xiàn)了一些規(guī)律,“我們通過這些數(shù)字中的規(guī)律,再找到負(fù)責(zé)部門要了一些數(shù)據(jù),做后期的研究。”



03 做分析,手算一個月才處理兩個星期數(shù)據(jù)


拿到了海量數(shù)據(jù),就要做分析找規(guī)律。因?yàn)橹皼]有做過類似的課題,三位女生又用到了最原始的方法,把數(shù)據(jù)錄入到Excel里“手算”。“因?yàn)閿?shù)據(jù)要錄入,還要排版,這樣‘手算’了一個月,才處理兩個星期的數(shù)據(jù),這樣不是辦法。”楊夢寧說。


于是孩子們運(yùn)用多種算法對數(shù)據(jù)進(jìn)行計(jì)算,“最開始,預(yù)測精準(zhǔn)率只有60%,后來加入其他算法,提升到70%以上。但她們拿著這樣的結(jié)果給運(yùn)營部門看時,他們說精準(zhǔn)率在80%以上,才算有點(diǎn)意義。”在加入深度學(xué)習(xí)算法后,“我們再把空間特征轉(zhuǎn)化為時間特性來進(jìn)行計(jì)算,平均精準(zhǔn)率就達(dá)到了93%。”譚婧懿說。


“我們的創(chuàng)新主要是將軌道交通的空間信息引入到客流預(yù)測中,同時引入了兩種不同的時間信息,即歷史同期序列與順序時間序列,并將其結(jié)合,形成新的特征組。除此之外,還將時空特征進(jìn)行結(jié)合引入到客流預(yù)測中,將空間特征以及時間特征歷史共同結(jié)合來創(chuàng)建模型,能更準(zhǔn)確全面地進(jìn)行客流預(yù)測。”三個女生的這一項(xiàng)目不僅獲得了一等獎,目前也正在申請相關(guān)的專利。


來源:重慶晨報(bào)
記者:羅薛梅


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總結(jié)

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