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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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日本名古屋第二环线(Nagoya Daini-Kanjo Expressway)位于距名古屋市中心约10 km位置,以名古屋市为中心,呈放射状延伸,与主要干线连接,以缓和城市交通拥挤现状,提高名古屋港的物流效率,且作为发生灾害时的紧急运输通道。该线路分为陆地部分和跨海部分,全长67 km,其中包括跨海部分的长54.8 km的线路首先投入使用,然后进行最后的线路区间即名古屋西—飞岛间长12.2 km的线路施工。 相似文献
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9.
在政府的重视和支持下,近年来日本在电动汽车产品(纯电池电动车、混合动力车及燃料电池车)的研发及商品化方面,取得了较大发展. 相似文献
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