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# 共享单车日骑行量预测与可视化系统
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## 项目内容
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本项目完成《大数据分析技术》课程设计中“基于机器学习的共享单车日骑行量预测与可视化系统”的全部任务：
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1. 多模型构建与初步筛选
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2. 特征重要性解析
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3. 模型评估与 2013 年前 100 天预测输出
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4. 轻量级 GUI 预测可视化系统
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## 目录说明
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- `analyze_bike_sharing.py`：完整数据分析、建模、评估、预测、图表生成脚本
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- `bike_demand_gui.py`：tkinter 轻量级预测系统
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- `generate_report.py`：课程设计报告生成脚本
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- `outputs/model_comparison.csv`：模型对比结果
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- `outputs/cross_validation_summary.csv`：交叉验证结果
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- `outputs/feature_importance.csv`：特征重要性
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- `outputs/2013前100天骑行量预测结果.xlsx`：最终预测结果
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- `outputs/models/best_bike_demand_model.pkl`：最佳模型文件
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- `outputs/figures/`：报告图表
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- `outputs/共享单车日骑行量预测课程设计报告.docx`：课程设计报告
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## 运行环境
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```bash
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cd /root/bike_course_design
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python3 -m venv .venv
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.venv/bin/pip install pymupdf openpyxl pandas matplotlib seaborn scikit-learn python-docx joblib
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```
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## 重新生成分析结果
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```bash
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cd /root/bike_course_design
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.venv/bin/python analyze_bike_sharing.py
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```
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## 启动 GUI
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```bash
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cd /root/bike_course_design
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.venv/bin/python bike_demand_gui.py
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```
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GUI 支持输入季节、年月、节假日、星期、工作日、天气、气温、体感温度、湿度、风速等特征，输出单场景预测值，并可加入多场景对比表。
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## 本次运行核心结论
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- 数据量：731 条历史日度记录，预测集 100 条记录。
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- 最佳模型：梯度提升树。
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- 测试集指标：RMSE 约 651.14，MAE 约 449.00，R² 约 0.8943。
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- 五折交叉验证：RMSE 均值约 655.12，R² 均值约 0.8819。
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- 关键特征：气温、年份、季节、体感温度、湿度。
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