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2020年MathorCup B题：养老服务床位需求预测及运营模式分析

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本项目针对老龄化社会挑战，运用数学建模方法进行养老服务床位的需求预测，并对不同的运营模式进行深入分析与优化建议。 好的，请提供您需要我重写的文字内容。

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  • 2020年MathorCup B题：养老服务床位需求预测及运营模式分析
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    本项目针对老龄化社会挑战，运用数学建模方法进行养老服务床位的需求预测，并对不同的运营模式进行深入分析与优化建议。 好的，请提供您需要我重写的文字内容。
     
  • 2019-2021年普惠养老服务数据分析.rar
    优质
    本资料包涵盖2019至2021年间中国普惠养老服务的数据分析报告，包含服务供给、需求情况及发展趋势等多方面内容。 时间范围为2019年至2021年，在全国31个省份内收集了养老机构的相关数据指标。这些指标包括：养老机构单位数、年末床位总数、年末职工人数、机构建筑面积以及固定资产原价等。此外，还统计了康复和医疗门诊的人次数、社区养老服务人次数及全年收养服务的总天数等相关信息。
     
  • 基于大数据的养老服务需求预测系统毕业设计论文.docx
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    本论文探讨了利用大数据技术进行养老服务需求预测的新方法。通过分析老年人口统计数据和生活习惯等信息，构建了一个能够有效预测未来养老服务需求的系统模型，为养老服务业的发展提供了决策支持依据。 基于大数据养老服务需求预测系统的毕业设计论文主要探讨了如何利用先进的数据分析技术来满足日益增长的养老服务业的需求。通过研究老年人的生活习惯、健康状况以及服务偏好等方面的数据，该系统能够为养老服务提供精准的服务推荐与优化方案，旨在提升服务质量并提高效率。此外，本论文还讨论了大数据分析在预测未来养老服务需求方面的应用潜力，并提出了若干建议以促进这一领域的进一步发展和创新。
     
  • 养老服务.zip
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    《养老服务》是一份关于如何为老年人提供高质量生活照顾和健康支持的专业指南。该文档探讨了居家、社区及机构养老模式，并提供了实用的操作建议和服务标准。 一个基于SSM和MySQL的养老院管理系统，包括数据库以及前端页面和代码。
     
  • 2021年南京市智慧养老服务平台的建设与运营方案.pdf
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    本PDF文档详细介绍了2021年南京市智慧养老服务平台的建设与运营策略，涵盖技术架构、服务内容及实施计划等关键信息。 2021年南京市智慧养老服务平台建设及运营方案旨在通过智能化手段提升养老服务的质量与效率。该平台将整合各类养老服务资源，提供个性化的服务项目，并利用大数据分析为老年人及其家属提供更加精准的服务推荐。同时，还将加强线上线下相结合的模式创新，以满足不同用户群体的需求。 此外，在保障信息安全的前提下，计划进一步完善服务平台的功能模块设计和用户体验优化工作；并通过建立有效的监督评价机制来确保服务质量持续改进与提升。
     
  • 电信运营商PBOSS业务的物联网需求分析
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    简介：本文针对电信运营商PBOSS业务中的物联网应用进行深入的需求分析，探讨了物联网技术在该业务领域的具体应用场景、挑战及未来发展方向。 本需求规格说明书旨在详细定义并阐述中国移动物联网建设内容计费模块系统的工程需求，并作为系统概要设计、测试用例编写及开发计划制定的依据。 1. 准确全面地界定与描述该系统的需求，明确其功能以及对结构和应用环境的要求。 2. 为业务部门和技术部门提供统一的文字理解。这不仅帮助业务部门评估系统的适用性，也为技术团队提供了设计标准。 3. 在正式进入设计方案之前进行全面考量以减少后续的修改工作量，包括重新设计、编码及测试等环节。 4. 提供项目方案的设计依据和成本核算参考，并编制相应的进度计划。 5. 为项目的完成提供确认与验证的标准。
     
  • 中国31个省份1999-2022年医院及社区卫生服务中心病床工作日与使用率和每千老年人口的养老床位数量
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    本数据集涵盖中国31省自1999年至2022年的医疗设施利用率，包括医院、社区卫生服务中心的工作日与使用率，并统计了每千名老年人对应的养老床位数。 全国31个省份的病床工作日数、医院及社区卫生服务中心的病床使用率以及每千老年人口养老床位数的数据从1999年至2022年进行了整理。 数据来源：基于中国统计年鉴和各省统计年鉴 时间范围： 2000-2023（具体请参考文件名上的年度区间） 主要信息项包括： 指标 地区 频度 单位 以及从 2000 年到 2023 年每年的具体数据。 主要指标如下： 病床工作日数_医院 病床使用率_医院 病床使用率_社区卫生服务中心 每千老年人口养老床位数
     
  • 基于运营数据的出租车短期出行需求预测模型（2016年）
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    本研究构建了一个基于历史运营数据的机器学习模型，用于预测短期内出租车的出行需求，以优化资源配置和提高服务效率。 出租车系统是城市交通运输体系中的关键部分,其规划与调度的合理性直接影响到服务质量。本段落主要探讨了如何通过估计和预测乘客出行需求来优化出租车系统的规划及实时调度策略，提供必要的数据支持。首先，我们分析了现有的出租车定位系统和计费机制，并改进了传统的网格划分方法，在考虑地形、建筑群以及道路网络特点的同时确保每个网格内出行特征的完整性。其次，基于收集到的实际出租车运营数据，构建了一种易于操作的需求评估模型。最后，通过实际数据分析影响短时需求的关键变量之间的关系，并提出一种基于人工神经网络的短期需求预测模型，根据相关性分析确定了该模型的主要参数。
     
  • 2023年泰迪杯数据挖掘挑战赛B题订单分析及需求预测（含Python源码）
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    本作品针对“2023年泰迪杯数据挖掘挑战赛”B题进行深入研究，聚焦于订单数据分析与未来需求精准预测。通过运用先进的机器学习算法和Python编程语言，我们不仅剖析了现有订单模式背后的关键驱动因素，还构建了一套高效的需求预测模型，旨在帮助企业优化库存管理、提升客户满意度并实现业务增长目标。此外，文中详细分享了全部的代码实现细节，便于读者进行深入理解和应用实践。 2023年泰迪杯数据挖掘挑战赛B题涉及产品订单数据分析与需求预测问题的源码和数据。博主使用Python实现，并对代码进行了详细注释，可供参考学习。本题目主要分为两部分：第一问是进行数据预处理和数据分析；第二问则是模型训练和预测，采用了SVR、随机森林、XGBoost及LightGBM等算法进行建模与预测。
     
  • 2021年MathorCup数学建模B题论文.pdf
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    本论文为2021年MathorCup数学建模竞赛参赛作品，针对B题进行深入分析和研究，提出了创新性的解决方案，并通过模型验证了其有效性。 2021mathorcup数学建模B题论文.pdf