Какие существуют методы прогнозирования спроса на такси в мегаполисах?

Некоторые методы прогнозирования спроса на такси в мегаполисах:

• Анализ исторических данных. begemot.ai Для построения прогноза используют ретроспективные данные. businesstat.ru Однако такой анализ может задать лишь общий тренд на стабильных рынках с известной многолетней динамикой. businesstat.ru
• Анализ влияния погодных условий. begemot.ai Используют статистические методы для анализа связи между метеорологическими данными и количеством заказов. begemot.ai
• Анализ местных событий. begemot.ai Рассматривают, как наличие крупных мероприятий может влиять на увеличение числа заказов в определённые дни или часы. begemot.ai
• Динамическое ценообразование. habr.com Предполагает постоянный поиск баланса между спросом и предложением, чтобы пользователям всегда были доступны свободные машины. habr.com Для этого используют коэффициент, на который умножается рассчитанная цена. habr.com
• Модели машинного обучения. itstd-journal.ru К ним относятся, например, линейная регрессия, полиномиальная регрессия, деревья принятия решений, ансамблевое обучение и метод случайных лесов. itstd-journal.ru
• Метод switchback. dzen.ru Районы делят на две группы: контрольную и экспериментальную. dzen.ru К экспериментальной применяют тестируемый алгоритм. dzen.ru Через короткий промежуток времени группы гексагонов случайно изменяют. dzen.ru Показатели за время, когда алгоритм действовал и бездействовал, считают в разные «корзины». dzen.ru Затем сравнивают показатели из двух «корзин», чтобы оценить влияние алгоритма на различные ситуации. dzen.ru