סימולציית מחיר השכרת רכב וחיזוי

כנתוני עבודה השתמשנו בנתוני המחירים והביקוש של חברות Orix ו-NicoNico. עיבוד מקדים כולל ניתוח נתוני מחיר ראשוניים בפורמט csv וכתיבת הנתונים המתקבלים לטבלאות מסד נתונים של MySQL. הנתונים המתקבלים מושווים לנתונים במאגרי PostgreSQL המכילים מידע על מחירי מתחרים, חנויות, מרחקים וכן מחירים חזויים על סמך מודלים מאומנים. במקרה שמגלים אי התאמה, מתבצעים השינויים הנדרשים. המתחרים נקבעים לפי סוג המכונית שעבורה מתבצע האימון והמרחק למתחרים הקרובים ביותר ברדיוס מסוים. טבלאות מסד נתונים של MySQL כוללות טבלאות עזר למיפוי שמות יפניים לאלו שנמצאים בקוד (טבלאות אירועים, טבלאות עם נתוני מזג אוויר, ערים, חנויות, חגים וטבלאות שירות המשמשות בתהליך האימון). מודל XGBoost עם מבחר מאפיינים משמש לאימון באמצעות שיטת אימות צולב. במקרה שאין נתוני מזג אוויר אמיתיים לתאריך מסוים, נעשה שימוש במודלים נלווים לחיזוי מזג אוויר. הם מתקבלים על ידי אלגוריתם למידה דומה לזה המשמש לאימון מודלים של חיזוי מחיר וביקוש המשתמשים בקריאות ממוצעות לתקופה מסוימת. מודלים של חיזוי מחירים משתמשים במגוון מאפיינים, בהתאם למסווג המודל. עבור מודלים של מחיר וביקוש, מחלקות של דגמים נבדלות לפי חברה, סוג מכונית ופרמטרים נוספים המשמשים לאימון. עבור מודלים של מזג אוויר, מחלקות מודלים נבדלות לפי העיר, מזג האוויר שהמודל חזה ופרמטרים נוספים המשמשים באימון.