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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
2.
3.
港口设备钢丝绳断绳事故分析及预防 总被引:1,自引:0,他引:1
对钢丝绳断绳事故进行分析,提出了一些措施,诸如通过钢丝绳的选用、维护、保养、检测等,来延长钢丝绳的使用寿命,杜绝事故的发生。 相似文献
4.
5.
在铁路运输中,安全行车是第一位的。一旦出现行事事故,对事故原因的分析往往十分棘手。采用黑匣子技术能够准确地记录列车运行中的各种信息,但巨大的语音存储量需求是黑匣子技术的一个难关。若采用传统的语音压缩技术,则理论和实现都很复杂,并且成本太高。采用神经网络不仅简单易行,还有提高信噪比的功能。 相似文献
6.
为探究如何更加实际地评价全自动运行(FAO)系统核心子系统功能的安全完整性等级(SIL),通过研究欧
洲电工标准化委员会(CENELEC)标准中风险模型的构造,给出风险降低因素(RRF)的定义;通过定义的风险降低
因素,建立可容忍事故率(TAR)与可容忍危害率(THR)的换算关系,进而评估出 FAO 系统核心子系统功能次级危
害的可容忍危害率;最后通过其与安全完整性等级的对应关系,得到核心子系统功能的安全完整性等级。应用结
果表明:结合实际的 FAO 工程项目应用成果,给出风险降低因素中各要素的具体示例,可供借鉴;与直接采用
可容忍事故率保守估计安全完整性等级的方法相比,在考虑风险降低因素后评估得到的安全完整性等级更接近实
际情况。 相似文献
7.
与筑路机械相关的施工事故占道路施工事故中的绝大部分。因此,建立合理的筑路机械事故隐患分析与预防体系关系到施工企业、人员的切身利益。从筑路机械的设计拆卸安装、调试及使用中的各方面对事故隐患进行了分析,并阐述了事故预防体系。 相似文献
8.
9.
江苏省交通事故时间分布分析 总被引:2,自引:1,他引:2
根据江苏省有关交通事故数据,利用统计方法对交通事故发生的时间特征进行分析。通过分析交通事故年时间分布规律的波峰曲线,得出江苏省交通事故发生数量开始振荡变化,逐年上升的势头有望于近期遏制。通过分析交通事故、月、周、小时时间分布曲线,得出交通事故高峰小时出现在交通量高峰小时之后的9~12h、14~16h,两者不重合。死亡高峰时段(危险时段)多发生在18~21h的3h内。研究结论对不同时间内如何采取不同的安全对策来降低江苏省交通事故具有指导作用。 相似文献
10.
������ѩ�ڳ��е�·��ͨ��ͻ���¹�Ԥ�� 总被引:1,自引:0,他引:1
�����£��̹����������ԣ���¶¶ 《交通运输系统工程与信息》2016,16(6):216-221