数学建模预测共享单车使用次数统计模型

数学建模预测共享单车使用次数统计模型共享单车是指企业在校园、地铁站点、公交站点、居民区、商业区、公共服务区等提供自行车单车共享服务，是一种分时租赁模式，是一种新型绿色环保共享经济。

本案例使用K近邻回归算法对共享单车使用量进行回归预测。

所采用的数据集是共享单车使用量数据集，该数据集共有16个字段，731条数据，记录了不同日期、节假日、天气条件下的共享单车使用情况。

本案例通过数据可视化、数据字段统计、数据预处理以及构建K 近邻回归模型实现了较为良好回归预测性能。

读取数据集，该数据集是共享单车使用量数据集，其中包含了731 条共享单车使用信息，每一条共享单车使用信息包含单车使用的日期（具体日期、季节、年份、月份、节假日是否为工作日等）和当日的天气信息（温度、湿度、风速等）。

此外，记录当日单车使用总量的字段CNT=未注册用户使用量casual+注册用户使用量registered。