# taxi_predict

**Repository Path**: dvhde/taxi_predict

## Basic Information

- **Project Name**: taxi_predict
- **Description**: 本项目开发了一个深度学习模型，用于对城市的叫车需求进行预测。
- **Primary Language**: Python
- **License**: GPL-2.0
- **Default Branch**: master
- **Homepage**: None
- **GVP Project**: No

## Statistics

- **Stars**: 1
- **Forks**: 1
- **Created**: 2019-06-26
- **Last Updated**: 2024-10-16

## Categories & Tags

**Categories**: Uncategorized

**Tags**: None

## README

# 基于深度学习的叫车需求预测

#### 介绍
出租车和网约车有一个问题是司机不知道哪些地方会有乘客需要乘车，导致乘客叫不到车或者叫到车之后需要较长时间等司机赶过去。

本项目针对该问题提出了一个深度学习模型用来预测未来某地区某时刻叫车需求的数量，使司机可以更好地规划自己的接客路线，提高城市交通效率。

本项目主要采用的技术有LSTM和全连接神经网络

#### 目录结构
根目录  
|  –  data  数据目录  
  |  –result 结果目录  
|  –  process  数据预处理  
  |  – cd_process 成都数据预处理  
  |  – business_feature.py  运营数据  
  |  – grid_feature.py  格子划分  
  |  – process_POI.py  POI数据  
  |  – process_weather.py  天气数据  
|  –  model 模型目录  
  |  – FC.py  全连接神经网络  
  |  – LSTM.py  LSTM模型  
  |  – LSTM_FC.py LSTM-全连接组合模型  
|  –  draw  绘图目录  
  |  – draw_file.py  生成java绘图所需数据  
|  –  LSTM_FC_main.py  主函数  
|  –  tools.py  一些杂项工具  
|  –  try.py  用来做一些小尝试