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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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由于目前我国经济的蓬勃发展以及不断加快发展的城镇化,基础设施建设过程中产生的建筑垃圾如混凝土块、废渣等日趋增加。同时如何在我国的自然资源和土地资源不足的严峻挑战下,科学合理地对建筑垃圾数量进行控制并对其进行循环利用,不仅可以实现建筑垃圾资源化,达到绿色环保可持续发展的目标,还可以大幅度提高社会和经济效益。本文从建筑垃圾的现状及综合治理的意义出发,研究了建筑垃圾分类与处理,分析了建筑垃圾的作用机理,最后研究了建筑垃圾在路基施工中的应用。 相似文献
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以山区低等级公路路面为研究对象,依据不同种类路面的破损危害性不同,拟在公路路面评价中提出路面破损指数概念,对山区低等级公路路面破损程度进行综合评价。所用模型是利用层次分析法(AHP)对不同种类的路面损毁危害性进行赋权,并利用逼近理想解排序法(TOPSIS)计算山区低等级公路路面破损程度与最优情况的贴近度,进而将山区低等级公路路面破损情况转化成区间为[0,1]的路面破损指数,其中路面破损指数越大表示路面的破损程度越高。此模型方法简单,能够运用少量数据对山区低等级公路路面的破损程度进行定量评价,可为山区公路的养护工作提供更准确的数据参照。 相似文献
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