电动汽车发车时间预测模型
我实际上是在用R建立一个电动汽车时间偏离的预测模型，作为数据，我有两年前的时间偏离历史，我希望建立一个以日期（日）为输入的预测模型，模型的输出将是时间偏离。一个步骤可以考虑在两个开始之间间隔一个小时（例如:18h35-->18h00)
>
我试图将问题看作是以（1表示“有一个离开”，0表示“无”）聚类一个，并应用随机森林模型（日和小时作为输入，1或0作为输出），但该模型找不到输出和输入之间的联系，而不考虑日或小时，该模型给出的结果是：“1）根13561 730 0（0.9461 0.0538）*”。
我想到的另一个想法是使用时间序列，使用arima或nnet，但我没有得到任何结果
PS：你会发现下面，一张数据是如何给出的图像。但我有1460多个出发事件对应的2年的驾驶(2014、2015、2016)。
对这两种方法都有想法吗？
共有1个答案
从你提到的方法，我恐怕模型不能学到超过整个2年的平均离开时间。
您显然必须创建更复杂的日历变量作为模型输入。您可能要添加：
> 一天中的
小时（以数字ou因子表示）
国定假日/学校假期
为什么不把它和一些气候数据结合起来呢？根据我的经验，这些数据通常会有一些影响：
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雨预报
室外温度
您还可以添加滞后变量：
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前一天使用情况（出发次数）
不管怎样，我想这种问题更多的表现在交叉验证的网站上
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