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1.
基于宁波市公共自行车刷卡数据、POI(Point of Interest)数据、气象和空气质量等数据,从数据驱动视角,深入挖掘公共自行车使用的时空特征及站点租还车需求预测。在时间上,采用KMeans算法,将站点聚为5类,探讨各类站点的时变需求规律及影响因素;在空间上,提出基于POI 数据的站点用地类型识别方法,将站点分为居住类、交通设施类、办公类和商业休闲类。构建以 15,30,60 min 为间隔,以租还车需求为目标变量的随机森林预测模型,并与常用的 BP (Back Propagation)神经网络、K最近邻方法进行比较。结果表明,随机森林模型的精度更高,适用性更强。以30 min为间隔的站点租还车需求预测精度最高,考虑站点土地利用类型后能有效提高模型的预测精度。本文结果可作为未来站点平衡调度的依据并推广应用于共享单车系统,为改善服务水平提供技术和理论支撑。 相似文献
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工业互联网已成为新一轮工业革命的战略制高点,工业互联网平台为其提供核心载体和关键技术支撑,研究工业互联网平台的内涵和建设内容,对于铁路创新发展意义重大。分析国内外工业互联网及平台的战略政策和研究发展现状,结合铁路业务应用实际现状和信息化规划,提出铁路工业互联网平台的基础定位,并对该平台的总体架构、功能服务和关键技术进行研究,对当前发展智能铁路具有借鉴作用。 相似文献
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