特需出行服务需求量预测数据

特需出行服务是针对因健康或行动能力受限无法使用常规交通工具的特殊群体（如老年人、失能失智者、术后康复者、孕妇等），通过专业化、标准化、数字化的非急救转运手段，提供安全、便捷、定制化出行解决方案的过程。通过预测某一天的订单需求量，平台可以提前安排运力资源，从而降低临时调度的紧迫性和空驶率。对需要救护转运、就医出行的群体，本数据可为未来的出行日选择提供参考。本数据还可为政府部门制定交通保障方案提供间接参考。1.数据采集与预处理：（1）原始数据通过“救道转运”小程序采集，经小程序用户授权合法获得，具体字段包括：预测日期（格式为：年~月~日，星期几）、节假日标识（是/否）、天气状况（好/中/差）、近期趋势（增加/减少/平稳）、历史同一周期位置订单平均值β0（“历史同一周期位置”是指若预测日期为星期一，则计算公司经营历史中日期为星期一的平均订单量）；（2）对采集的数据进行清洗；2.构建订单量预测模型：（1）采用Prophet/Auto‑ARIMA+XGBoost回归融合的方法构建需求量预测模型：①将节假日标识转化为节假日系数β1（节假日为1，非节假日为0）；②将天气状况转化为天气系数β2（"好"=1，"中"=0，"差"=-1）；③基于每周的周期性波动确定周期性系数t（星期一：1，星期二：2，以此类推）；④基于预测趋势确定趋势系数β3（"增加"=0.5，"减少"=-0.5，"平稳"=0）；⑤模型函数结构为：y=0.9*β0+1.4*β1+0.8*β2+2*sin(2π/7*t)+1.5*β3，将β1、β2、t、β3代入预测模型函数，计算预测日期的预测订单量y。

搜集汇总

背景与挑战

背景概述

该数据集专注于特需出行服务（针对老年人、失能者等特殊群体的非急救转运）的需求量预测，包含703条每日更新的数据，涵盖预测日期、节假日、天气等10个关键字段。它采用融合预测模型（如Prophet和XGBoost），通过系数转换计算订单量，旨在帮助平台提前安排运力、降低空驶率，并为用户出行选择和政府交通规划提供参考。