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基于智能公交卡数据的可视化分析

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简介:
本项目采用智能公交卡数据,通过先进的数据分析技术与创新的数据可视化方法,呈现城市公共交通使用模式及趋势。 为了解决现有公共交通数据可视化分析方法在不同空间尺度下难以同时处理乘客时空分布、客流时空分布及区域间客流时间变化等问题,设计并实现了一个多视图融合的可视化分析系统。该系统整合了城市公共交通智能卡信息、车辆GPS轨迹以及地铁和公交线路资料,并通过出行链路模型与基于旅行时间和地点特征的回归预测模型来推断乘客起讫点(OD)。随后,采用层次聚类的地图展示技术,结合融入方向指示的玫瑰图及动态对比堆叠折线流图,以分析各区域间的客流时间序列特点及其相互联系。最终通过深圳市真实公共交通数据进行可视化的实证研究验证了系统的有效性和实用性。

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    本项目采用智能公交卡数据,通过先进的数据分析技术与创新的数据可视化方法,呈现城市公共交通使用模式及趋势。 为了解决现有公共交通数据可视化分析方法在不同空间尺度下难以同时处理乘客时空分布、客流时空分布及区域间客流时间变化等问题,设计并实现了一个多视图融合的可视化分析系统。该系统整合了城市公共交通智能卡信息、车辆GPS轨迹以及地铁和公交线路资料,并通过出行链路模型与基于旅行时间和地点特征的回归预测模型来推断乘客起讫点(OD)。随后,采用层次聚类的地图展示技术,结合融入方向指示的玫瑰图及动态对比堆叠折线流图,以分析各区域间的客流时间序列特点及其相互联系。最终通过深圳市真实公共交通数据进行可视化的实证研究验证了系统的有效性和实用性。
  • Livemap: GTFS实时
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    LiveMap是一款基于解析GTFS数据集的公共交通实时信息可视化工具。它能有效展示公交车实时位置、到站时间等关键信息,便于乘客规划行程。 实时地图德国乌尔姆市公共交通的可视化展示了一个应用,它展示了穿过该城市的公共交通车辆的情况。由于运输当局不提供可用的数据馈送,我们决定抓取时间表数据并将其转换为GTFS格式。然后实现了简单的GTFS解析器来模拟基于从他们的时间表中提取出的静态数据的实时事件信息发射。我们的目标是将来将后端事件发射器切换到真正的实时数据。 由GTFS解析器发出的事件被Web应用程序使用,该应用根据每辆车估计的位置在地图上呈现并移动标记。这个项目是为了响应Node Knockout 2011竞赛而创建的一个概念验证原型,在两天内完成。我们的目标是通过将酷炫的技术和开放的数据混合在一起,并让它们充分结合一段时间来展示可能实现的成果。观看它可能会令人感到兴奋。
  • 布式大屏招聘与预测
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    本项目研发了一种基于分布式计算的大屏可视化系统,专门用于处理和分析海量招聘数据。通过深度学习算法进行数据挖掘及趋势预测,以优化人力资源管理策略。 互联网已成为海量信息的重要载体,在分析市场趋势、监控竞争对手或获取销售线索方面发挥着关键作用。数据采集与分析能力已经成为驱动业务决策的核心技能之一。 《计算机行业岗位招聘数据分析》项目的目标是使用Python编写爬虫程序,从招聘网站上抓取招聘信息,并将这些数据存储在MySQL数据库中。随后进行必要的数据清洗工作,然后对清洗后的数据开展深入的统计和分析。最后一步是对分析结果进行可视化展示。 具体来说,该项目会针对智联招聘等平台上的计算机行业职位信息进行爬取,主要收集的数据字段包括:公司招聘信息链接、公司名称、规模与性质、所属领域及职位名称;学历要求、类别标签以及工作亮点(如福利待遇);薪资水平和所在城市;工作经验要求及简历投递统计情况;公司的评价分数,办公地点描述等信息。通过数据清洗后进行多维度分析,并最终实现可视化展示。 完成此项目将极大程度地提高我们查找招聘信息的效率,使得工作岗位的信息管理更加系统化、标准化与自动化。这有助于深入理解行业内的薪资分布状况以及各城市的工作岗位数量;识别出不同职位所需的关键技能和经验要求等重要信息。
  • 天津网络(含源码和集)
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    本项目深入剖析天津市公共交通系统的数据结构与特性,利用先进的数据分析工具和技术,实现公交网络信息的高效可视化呈现。附带提供详尽的源代码及原始数据集,便于同行研究与应用开发。 天津市公交网络数据分析与可视化项目包括源码及数据集。 1. 数据集详情:包含线路名称、上下行方向、站序号、站点名以及经度(分)纬度(分)等字段,总计30,356条记录。 2. 数据查看和预处理步骤 3. 利用复杂网络理论对公交网路进行分析。包括每个节点的连接数量分布情况及概率分布,计算公交网络中的聚类系数。 4. 可视化展示:经纬度散点图以及基于BMap的地图可视化。 此项目适用于毕业设计和科研工作,并要求熟悉Python数据分析技术以深入研究公交网络结构特性。
  • ECharts大屏源码
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    本项目提供了一套基于ECharts的智慧交通数据可视化解决方案,旨在通过动态图表展示实时交通状况,优化城市交通管理。 **基于ECharts智慧交通数据可视化大屏源码详解** 在当今信息化时代,数据已经成为各行各业决策的重要依据,在智慧交通领域尤其如此。实时分析与可视化交通数据变得至关重要。ECharts是一个强大的开源JavaScript图表库,因其丰富的图表类型、良好的交互性和高度的定制性而被广泛应用于数据可视化项目中,是构建智慧交通数据大屏的理想选择。本段落将深入探讨如何利用ECharts实现智慧交通数据的可视化,并基于提供的源码进行解析。 **一、ECharts简介** ECharts是由百度开发的一款轻量级且性能卓越的数据图表库,支持多种图表类型如折线图、柱状图、饼图和散点图等。此外,它还提供了地图与热力图等多种专业图表。基于WebGL和Canvas技术,ECharts能够处理大规模数据并提供流畅的交互体验,适用于各种浏览器环境。在智慧交通领域中,ECharts可通过动态展示如车流量、事故频发地点及路况信息等方式帮助决策者实时了解交通状况。 **二、智慧交通数据可视化** 通过图形化手段将复杂的数据转化为易于理解的形式是实现智慧交通管理的关键步骤之一。这有助于管理者快速洞察当前的交通状态,并预测趋势,从而优化交通管理策略。主要包含以下几个方面: 1. **车流量监控**:实时绘制展示车辆通行情况的地图可以帮助调度人员更好地分配资源。 2. **事故报警系统**:一旦发生交通事故,可视化工具能够迅速定位并提醒相关人员及时处理问题。 3. **拥堵分析功能**:使用热力图或颜色编码的路线图直观地显示交通堵塞区域,为缓解交通压力提供依据。 4. **公共交通线路展示**:向公众清晰呈现公交和地铁线路信息,帮助他们规划出行路径。 5. **停车场管理**:实时更新停车场空位情况,便于驾驶员寻找停车位。 **三、ECharts在智慧交通中的应用** 1. **地图集成能力**:内置的地图组件使得接入百度或高德等第三方地图服务变得简单快捷,并能展示详细的交通网络布局。 2. **动态数据刷新机制**:支持实时更新车辆速度和流量等相关信息,确保最新状况的呈现。 3. **多图表组合应用**:通过结合使用柱状图与折线图等多种类型的图表来全面展现交通数据分析结果。 4. **交互式功能设计**:用户可以自由缩放、平移地图视图,并且点击特定元素查看详细数据信息,极大地提升了用户体验度。 5. **样式自定义选项丰富**:允许开发者根据实际需求调整图表外观以适应不同的视觉风格和主题。 **四、源码解析** 智慧交通系统中的源代码通常会包含以下几个部分: - HTML文件:用于构建页面结构,并引入ECharts库及其他所需资源; - JavaScript脚本:负责配置ECharts实例,加载数据以及处理用户交互事件等任务; - CSS样式表:定义整个大屏的视觉效果和布局设计; - 数据存储文件(如JSON格式):保存车辆位置、速度及交通事故等相关信息的数据集; - 地图相关资源文件:可能包括自定义地图或经过预处理的地图数据。 通过对源码进行深入研究,我们可以清楚地了解交通数据如何被加载到ECharts实例中,并根据这些数据生成各种图表。此外,在代码里还可能会找到响应式设计的实现方式,确保在不同设备上都能获得良好的显示效果。 综上所述,基于ECharts构建的智慧交通可视化大屏通过将其强大的图表功能应用于复杂的交通数据分析任务当中,将有助于提升整个系统的管理和优化水平。进一步学习和理解源码,则可以帮助开发者根据特定需求定制出更加符合实际应用场景的数据展示解决方案。
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