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汽车目的地智能预测大赛 算法竞赛
20000

参赛队伍: 1037

参赛人数: 1154

作品提交数: 2900

竞赛背景

美国东北大学一个科研团队的一项研究表明,人类93%的行为都是可以预测的,想一想我们的规律生活,就会觉得这个数字并不是那么夸张。也正因如此, 交通才得以合理规划,城市才得以有序发展。 在实际应用中,其实并没有那么容易预测,数据的缺乏是一个重要的原因。那么在有限的数据下,我们能够在多大程度上预测出人们的行为呢?



奖项

第一名:10000元 

第二名:7000元 

第三名:3000元



时间安排

报名开始:10月12日 11:00 

线上评分:10月12日 11:00--12月7日 15:00     

公布结果:12月10日


*本场竞赛采用AB榜评分模式,12月7日17:00刷新B榜成绩,以B榜成绩为初赛最终成绩。



参赛与组队规则

所有参赛人员及队伍,视为已同意《数字合肥竞赛作弊管理规则》及其他相关规定。队长对其队员的参赛行为负责。

》大赛面向全社会开放,个人、高等院校、科研单位、企业、创客团队等人员均可报名参赛,组队上限5人。 》参赛者可自由组队,可同时参加多个赛题。 》大赛主办和技术支持单位能接触到相关数据的员工禁止参赛。 》比赛过程中出现弄虚作假行为,一经发现,立即取消比赛资格。队长对其队员的参赛行为负责。


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团队人数上限5人。 在第一阶段的最后3天无法新建队伍,但是可以加入其它队伍。 在最后一个阶段最后3天无法新建队伍,无法加入队伍。 竞赛进入历史阶段后解除一切限制,注意:答辩队伍成员仅限活跃期间加入的成员。

评分标准

评分算法
other
评分标准

本次比赛考察预测目的地(经纬度)与实际目的地(经纬度)的球面距离,评分计算方法如下:



其中,为第i个样本的预测目的地与实际目的地的球面距离(单位:米),n为测试集样本个数。

注:score的极限最优值大约在0.01798(即当所有目的地的预测误差均在0米时)

 距离与score的关系如下图,横轴为距离,纵轴为分值。


利用经纬度坐标计算球面距离的python代码如下: 

from math import radians, atan, tan, sin, acos, cos
def getDistance(latA, lonA, latB, lonB):  
    ra = 6378140  			# radius of equator: meter  
    rb = 6356755  			# radius of polar: meter  
    flatten = (ra - rb) / ra  	# Partial rate of the earth  
    # change angle to radians  
    radLatA = radians(latA)  
    radLonA = radians(lonA)  
    radLatB = radians(latB)  
    radLonB = radians(lonB)  
  
    try: 
        pA = atan(rb / ra * tan(radLatA))  
        pB = atan(rb / ra * tan(radLatB))  
        x = acos(sin(pA) * sin(pB) + cos(pA) * cos(pB) * cos(radLonA - radLonB))  
        c1 = (sin(x) - x) * (sin(pA) + sin(pB))**2 / cos(x / 2)**2  
        c2 = (sin(x) + x) * (sin(pA) - sin(pB))**2 / sin(x / 2)**2  
        dr = flatten / 8 * (c1 - c2)  
        distance = ra * (x + dr)  
        return distance			# meter   
      except:
        return 0.0000001


A/B榜划分: 【1】本次比赛划分A/B榜,A榜为测试集前随机抽取50%的数据,B榜为测试集另外50%的数据。选手需提交测试集的全部数据。比赛结束前线上排行榜显示即为A榜成绩,竞赛结束后2小时切换成B榜单,最终成绩由B榜排名决定。 【2】比赛结束前选手自选两份提交文件(或系统默认选择最后两次提交文件)作为B榜文件,两份文件中的最高分即为B榜分数。



  • 2018中国(合肥)城市大数据与人工智能创新应用大赛

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