美赛城市交通流量预测的建模与编程实现

内容概要：介绍了在美数建模比赛中，对城市的交通流量进行有效预测的方法，详细探讨了数据收集预处理、模型的选择和优化、结果展现和模型融合等多个环节，并演示了几种不同的机器学习方法，如ARIMA模型、LSTM模型以及Prophet时间序列预测方法的应用实例。 适用人群：对于从事数据分析和预测研究的专业人士尤其有价值，或者对提升他们在数学比赛中的项目开发能力和理论应用水平有兴趣的人群来说。 使用场景及目标：适用于那些期望通过对实际问题深入研究提高数学和计算机程序能力的学生或者专业开发者，在特定情况下也可以被看作一种工具用来模拟未来的交通量预测，进而为城市基础设施建设和公共交通系统规划提供帮助。 其他说明：在案例研究中强调了特征工程的价值，并展示了一个利用多种方法（如线性回归、随机森林和其他）预测一周交通流的方式，以及展示了如何通过图形来解析模型预测表现及其改进方式。