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基于数据分析的城市轨道交通网络优化方法 附数据文件.zip

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简介:
本研究探讨了利用数据分析技术改善城市轨道交通网络效率与性能的方法,并提供相关数据集用于进一步的研究和验证。文档包含可用于模型训练及测试的数据文件。 数据驱动的城市轨道交通网络优化策略的相关数据已经准备好啦~欢迎大家下载学习。

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  • .zip
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    本研究探讨了利用数据分析技术改善城市轨道交通网络效率与性能的方法,并提供相关数据集用于进一步的研究和验证。文档包含可用于模型训练及测试的数据文件。 数据驱动的城市轨道交通网络优化策略的相关数据已经准备好啦~欢迎大家下载学习。
  • Python中国可视大作业源码.zip
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    本项目为基于Python的数据可视化分析作品,专注于中国城市轨道交通数据。通过代码实现对轨道线路、客流量等信息进行深入挖掘与展示。 【资源说明】 Python数据可视化大作业基于Python的中国城市轨道交通数据可视化分析源码.zip 【备注】 1. 项目代码已通过功能验证,确保稳定可靠运行。欢迎下载使用体验! 2. 主要针对计算机相关专业的在校学生、专业教师及企业员工,包括但不限于:计算机科学、信息安全、数据科学与大数据技术、人工智能、通信和物联网等领域。 3. 此项目具备丰富的拓展空间,既可作为入门进阶学习材料,也适用于毕业设计、课程设计或大作业等实际应用场合。 4. 鼓励大家在此基础上进行二次开发。在使用过程中遇到问题或有任何建议,请及时反馈沟通。 5. 希望您能在该项目中找到乐趣和灵感,并欢迎您的分享与反馈!
  • Python中国可视大作业源码.zip
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    本作品为基于Python的数据可视化项目,专注于中国城市轨道交通数据分析。通过收集和整理相关数据,运用Python编程技术进行深入剖析与展示。此压缩包内含所有源代码及相关文件,旨在帮助学习者掌握Python在交通数据分析领域的应用。 【资源说明】 Python数据可视化大作业基于Python的中国城市轨道交通数据可视化分析源码.zip 【备注】 1. 项目代码经过功能验证,确保稳定可靠运行。欢迎下载使用体验! 2. 主要针对计算机相关专业的在校学生、专业教师和企业员工,包括但不限于计算机科学、信息安全、数据科学与大数据技术、人工智能、通信及物联网等领域。 3. 项目具有丰富的拓展空间,既适合入门进阶学习,也适用于毕设、课程设计、大作业或初期项目立项演示等实际应用场合。 4. 鼓励大家在此基础上进行二次开发。在使用过程中如遇到问题或有任何建议,请及时与我们沟通交流。 5. 希望你在本项目的探索中找到乐趣和灵感,也欢迎你分享你的经验和反馈!
  • Python和HTML可视源码设计
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    本项目利用Python和HTML技术,实现城市轨道交通数据的采集、处理与可视化展示,旨在通过直观图表帮助用户理解复杂的轨交数据模式。 本项目旨在基于Python和HTML技术进行城市轨道交通数据分析及可视化设计,并包含88个文件:60张JPG图片、17张PNG图片、4个HTML页面、2份Markdown文档、2个Python脚本以及2个CSV数据文件,还有一个PPTX演示文稿。该项目深入解析城市轨道交通的数据,通过直观的视觉化手段揭示网络特性、评估运营效率和乘客行为模式,并预测未来趋势,从而为决策制定及城市规划提供支持并提升公众对城市交通系统的理解。 在信息技术迅速发展的背景下,运用数据可视化技术来分析与优化城市轨道交通变得尤为重要。作为重要的公共交通方式之一,城市轨道系统因其高效环保的特点极大地便利了市民出行。然而,在大量数据的管理和分析方面仍存在挑战,这需要更高效的解决方案以进一步提升服务质量并优化运营效率。 本项目利用Python和HTML开发了一套完整的数据分析及可视化设计源码。其中60张JPG图片与17张PNG图直观地展示了各种数据分析结果;4个HTML页面则将数据信息转化为网页形式供用户随时查看分析轨道交通的数据情况。此外,两个Markdown文件可能用于项目的文档说明或团队沟通。 项目中的两个Python脚本是核心部分,它们负责执行具体的数据处理和可视化工作。利用Python的简洁性、易读性和可扩展性的特点,在数据分析领域中得到广泛应用。通过这些脚本可以进行数据清洗与分析,并生成图表以直观展示结果。同时借助于NumPy和Pandas等强大的Python库以及各种可视化工具有助于将复杂的数据转换为易于理解的形式,这对于深入解析数据、挖掘其中的价值至关重要。 项目还包括了两个CSV格式的原始数据文件,这些文件便于在不同应用中读取与处理,并作为主要的数据源被Python脚本使用。此外还有一个PPTX演示文稿用于介绍项目的总体设计思路和操作流程等信息,在各类商业或教育场合下能够方便地展示并传播项目内容。 通过整合Python和HTML技术的应用,该项目实现了城市轨道交通数据的全面分析及可视化呈现。它揭示了网络特性、评估运营效率、洞察乘客行为模式,并对未来发展做出预测。这不仅有助于决策者科学规划与优化交通系统,还有助于增强公众的理解和支持度。此项目的实施将为提升城市轨道系统的智能化和信息化水平提供有力的数据支持,推动整个行业向着更高效的方向发展。
  • 集.zip
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    本数据集包含多个城市的交通流量、道路布局和车辆行驶信息等关键数据,旨在支持智能交通系统的研究与开发。 海口市道路数据;保定市道路数据;北京市道路数据;沧州市道路数据;成都市道路数据;福州市道路数据;广州市道路数据;贵阳市道路数据;哈尔滨市道路数据;杭州市道路数据;合肥市道路数据;呼和浩特市道路数据;济南市道路数据;昆明市道路数据;拉萨市道路数据;兰州市道路数据;廊坊市道路数据;南京市道路数据;南宁市道路数据;上海市道路数据;沈阳市道路数据;石家庄市道路数据;太原市道路数据;天津市道路数据;武汉市道路数据;西安市道路数据;西宁市道路数据;银川市道路数据;张家口市道路数据;长春市道路数据;长沙市道路数据;郑州市道路数据;珠海市道路数据。每组城市的数据集格式为: - 高速公路.cpg - 高速公路.dbf - 高速公路.prj - 高速公路.shp - 高速公路.shx 以及以下其他类型的文件: - 国道.cpg国道.dbf国道.prj国道.shp国道.shx - 九级路.cpg九级路.dbf九级路.prj九级路.shp九级路.shx - 其它道路.cpg其它道路.dbf其它道路.prj其它道路.shp其它道路.shx - 省道.cpg省道.dbf省道.prj省道.shp省道.shx - 铁路.cpg铁路.dbf铁路.prj铁路.shp铁路.shx - 县道.cpg县道.dbf县道.prj县道.shp县道.shx - 乡镇道路.cpg乡镇道路.dbf乡镇道路.prj乡镇道路.shp乡镇道路.shx - 行人道路.cpg行人道路.dbf行人道路.prj行人道路.shp行人道路.shx
  • Python中国与可视源码及项目说明.zip
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    本资源包含基于Python的城市轨道交通数据处理、分析和可视化的完整代码集及详细文档,适用于交通规划与研究。 【资源说明】基于Python的中国城市轨道交通数据可视化分析源码+项目说明.zip 1. 该资源内项目代码都是经过测试运行成功,功能正常的才上传,请放心下载使用。 2. 本项目适合计算机相关专业(如计科、人工智能、通信工程、自动化、电子信息等)的在校学生、老师或者企业员工下载使用。同时也适用于初学者学习进阶,并且可以作为毕业设计项目、课程设计或作业内容,亦可用于项目初期立项演示。 3. 如果基础较好,也可以在此代码基础上进行修改以实现其他功能。本项目是一个基于Python的数据可视化分析的小型示例(Demo)。通过此项目可以练习使用Python数据可视化相关的强大库和模块,并且学习绘制简单的GUI界面以及连接数据库的操作,进一步加深对Python语言的理解与应用。 4. 该项目利用多线程爬虫获取了高德地图中的中国轨道交通的一些数据信息。这些权威网站提供的数据确保了完整性和可靠性。项目还进行了有趣的数据可视化分析并设计了一个查询线路和站点的GUI界面。 使用技术包括:网络编程、多线程处理、文件操作、数据库编程(SQLite)、GUI开发(Tkinter)以及数据分析。 导入的主要库与模块如下: ```python import json, requests, sqlite3, threading, tkinter as tk, pandas as pd from bs4 import BeautifulSoup from pyecharts import Line, Bar, Geo import numpy as np from wordcloud import WordCloud, ImageColorGenerator import jieba import matplotlib.pyplot as plt import seaborn as sns ``` 项目整体思路: 1. 网页分析。 2. 使用多线程爬虫获取信息并保存到文件和数据库中。 3. 利用 tkinter 创建 GUI 界面,实现线路与站点的查询功能。 4. 数据可视化分析(包括控制台显示结果、生成地图图表及词云等)。 运行: - 分别在`src`文件夹中的`.py`文件上运行。
  • 线信息与大云平台建设案.ppt
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    本报告探讨了城市轨道交通线网信息化及大数据云平台的构建策略,旨在提升运营效率和服务质量。 城市轨道交通线网信息化云平台及大数据平台建设方案主要涉及如何通过现代信息技术提升城市轨道交通系统的运营效率和服务质量。该方案详细规划了从数据采集、存储到分析应用的全过程,旨在构建一个高效、智能的城市轨道交通信息管理系统。通过对现有技术和资源的有效整合与优化配置,可以更好地支持轨道线路管理、乘客服务以及安全监控等方面的工作,从而推动整个城市的交通信息化建设进程。
  • FMOPOS算列车牵引能耗
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    本研究提出了一种名为FMOPOS的新颖算法,旨在优化城市轨道交通系统中列车的牵引能耗,通过精细调控提升能源效率和运营经济性。 列车计算模块通过数值方法求解列车的动力学微分方程,在牵引、巡航、惰性和制动四种工况下计算出列车的运行状态,并输出位置、速度和能耗等信息。控制命令模型根据不同的工况序列和切换点生成相应的控制命令,确保列车按照预定方式行驶。状态评估模型接收来自列车计算模块的状态数据,利用评估隶属度函数对优化指标进行评价。
  • 客流时间序列
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    本数据集包含多个城市的轨道交通在不同时间段内的客流量记录,旨在为交通规划者和研究人员提供详实的数据支持。 城市轨道客流时间序列数据集