Advertisement

西安地铁预测数据分析

  •  5星
  •     浏览量: 0
  •     大小:None
  •      文件类型：None

简介：
简介：本项目聚焦于利用历史数据和机器学习技术对西安地铁客流量进行精准预测，旨在优化运营效率、提升服务质量，并为城市交通规划提供决策支持。 西安市地铁预测数据

全部评论 (0)

还没有任何评论哟~
客服
客服
客服关闭
  • 西安地铁预测数据分析
    优质
    简介：本项目聚焦于利用历史数据和机器学习技术对西安地铁客流量进行精准预测，旨在优化运营效率、提升服务质量，并为城市交通规划提供决策支持。 西安市地铁预测数据
     
  • 【数据共享】西安地铁乘客流量数据分析.pdf
    优质
    本PDF文档深入分析了西安地铁乘客流量的数据，涵盖不同时间段、线路及站点的人流情况，并提出优化建议。适合城市交通规划者和研究者参考。 西安地铁客流人次数据获取与分析的方法包括：首先确定所需的数据时间段和具体的线路；然后通过官方渠道或相关数据库申请并获得数据；接着运用统计学方法和技术工具对收集到的乘客流量进行深入分析，以识别出行模式、高峰时段等关键信息。此类研究有助于优化公共交通资源配置和服务质量提升。
     
  • 地铁客流数据分析与station15的客流量预测
    优质
    本研究聚焦于地铁系统中特定站点（station15）的客流量分析及未来趋势预测，结合大数据技术深入探究影响因素。 地铁因其强大的运输能力、高效的运行效率以及节能环保的特点而受到城市居民和建设运营部门的广泛欢迎。随着城市化进程加快及人口逐年增长，地铁系统面临越来越大的客流量压力，部分线路和站点经常出现拥堵情况，这不仅影响乘客的出行体验，还可能带来安全隐患。 为了改善这一状况，及时发布客流信息并采用智能管控与调度技术变得尤为重要。这些措施可以帮助乘客制定合理的出行计划，并协助运营部门更好地安排列车时刻表，从而有效避免拥挤现象，确保地铁系统的稳定运行。而准确预测客流量则是实现上述目标的基础和关键所在。
     
  • 西安地铁站点（2024年）坐标数据
    优质
    本资料集包含了截至2024年的西安地铁各站点的精确地理坐标数据，为城市规划、交通研究及导航应用提供详实参考。 西安地铁站点（2024）坐标数据
     
  • 房价预测的数据分析房价预测的数据分析
    优质
    本项目聚焦于运用数据分析技术进行房价预测，通过收集整理各类影响房价的因素数据，采用统计模型与机器学习算法探索变量间的关系和模式，旨在为房地产投资者及政策制定者提供精准、实用的决策参考。 房价预测数据分析涉及收集历史房价数据，并运用统计学方法、机器学习算法来识别影响房价的关键因素及其相互关系。通过对这些数据的深入分析，可以建立模型以预测未来的房价趋势，为购房者、投资者及房地产开发商提供有价值的参考信息。
     
  • 铁路轨道平顺性数据分析与预测（仅代码）
    优质
    本项目专注于开发用于分析和预测铁路轨道平顺性的算法及模型。通过处理大量轨道数据，优化列车运行的安全性和舒适度。项目主要成果为一套高效的代码系统。 铁路轨道是铁行车的重要基础设施，构成了铁路线路的关键部分。随着经济与交通运输行业的进步，我国的铁路运输正快速向高速和重载方向发展。这种发展趋势导致了轨道结构所承受的压力不断增加，包括来自列车荷载、运行速度带来的冲击力以及车辆振动等多方面的影响。这些因素不仅加速了铁路轨道设备的老化损坏，还引发了轨道不平顺的问题，严重影响乘客的舒适度及设备使用寿命，并带来了严重的安全隐患。 为此，可以利用Python分析给定的动检数据来计算滑动轨道质量指数。通过高低不平顺标准差这一关键指标构建时间序列预测模型，以预测未来一年内高低不平顺的趋势变化。
     
  • 西安市最新地铁线路SHP矢量图层数据下载
    优质
    本资源提供西安市最新地铁线路的SHP格式矢量图层数据免费下载，适用于城市规划、地理信息系统等领域的研究与应用。 最新2022年西安市地铁线路shp矢量图层数据下载
     
  • 2025年西安市地铁路线及站点矢量shp数据.zip
    优质
    该文件包含2025年预测的西安市地铁线路及其站点的详细矢量数据（SHP格式），适用于城市规划、交通研究等领域。 2025年陕西省西安市地铁路线及站点矢量shp数据.zip
     
  • Python在地铁客流数据分析与预测系统中的设计与实现研究.docx
    优质
    本文档探讨了如何运用Python技术进行地铁客流数据的分析和预测。通过构建专门的数据处理模型，文档详细阐述了设计方案及其实施过程，旨在提高城市轨道交通系统的运营效率和服务质量。 本段落主要介绍了基于Python的地铁客流数据分析与预测系统的开发过程及其功能实现，旨在缓解城市轨道交通的压力问题。随着人口规模的增长，我国城市的交通压力日益增大，作为城市公共交通的重要组成部分——地铁，在各线路及站点上客流量不断攀升且差异显著。 该系统利用机器学习算法从历史数据中挖掘出行模式，并对短期客流进行预测。通过集成Hadoop、Spark、MySQL和IntelliJ IDEA等技术工具以及pyeharts可视化库，实现了包括数据预处理、加载与存储、分析及预测在内的多种功能。 具体来说，系统的六大核心模块为： 1. 数据预处理：清理并标准化原始数据集以供进一步分析。 2. 数据导入：将地铁乘客流量信息上传至Hadoop分布式文件系统（HDFS）进行大规模计算操作。 3. 分析与建模：采用Python结合Spark框架执行复杂的数据挖掘任务，并通过MySQL数据库保存中间结果及最终预测结论。 4. 预测模型构建：借助Spark MLlib库中的算法模块完成对未来趋势的模拟推断工作，进一步评估其商业应用价值。 5. 数据可视化展示：利用pyeharts生成直观图表帮助用户理解复杂数据背后的趋势与规律。 6. 后台管理界面设计：为系统管理员提供一个易于操作且功能完备的平台来监控并维护整个项目。 技术架构方面，则涵盖了以下几个关键点： 1. 利用HDFS作为主要的数据仓库，支持PB级别的存储需求； 2. 采用Spark框架进行高效能的大规模数据处理和机器学习任务执行； 3. 构建预测模型以预见未来的乘客流动趋势，并通过应用分析来验证其准确性与适用性。 4. 结合pyeharts库生成美观且信息量丰富的图表，便于非技术人员快速掌握地铁客流状况的变化规律。 5. 为后端管理人员设计了一个基于Java的动态网页应用程序（使用IntelliJ IDEA开发环境），使他们能够轻松地访问和控制所有相关资源。 通过该系统的实施应用，不仅有助于缓解城市轨道交通系统面临的压力挑战，同时还能促进公共交通网络整体运行效率和服务质量提升，并向决策者提供关于交通规划与发展的重要见解。
     
  • 西安地铁站点及线路布局
    优质
    《西安地铁站点及线路布局》是一份详细介绍西安市轨道交通系统中各条线路走向、站点分布及其换乘信息的地图指南。 西安市轨道交通站点的地理信息系统文件-SHP。