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武汉市出租车数据聚类算法分析.zip

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简介:
本研究针对武汉市出租车运行数据进行了深入分析与聚类处理,旨在探索城市交通模式及优化方案。通过运用先进的数据挖掘技术,识别并分类不同出行行为特征和需求,为城市管理、公共交通规划提供有力的数据支持和决策依据。 【项目资源】:涵盖前端、后端、移动开发、操作系统、人工智能、物联网、信息化管理、数据库、硬件开发、大数据及课程资源等多种技术项目的源码。包括STM32、ESP8266、PHP、QT、Linux、iOS、C++、Java、Python等语言和框架的项目代码。 【项目质量】:所有上传的源码均经过严格测试,确保可以直接运行,并在确认功能正常后才发布。 【适用人群】:适合希望学习不同技术领域的小白或进阶学习者。可应用于毕业设计项目、课程设计作业、大作业、工程实训或是初期项目的立项研究中。 【附加价值】:这些项目具有较高的参考和借鉴意义,可以直接使用并进行修改复刻。对于有一定基础的研究人员来说,在此基础上可以进一步开发新功能。 【沟通交流】:在使用过程中如遇到任何问题,请随时与博主联系,博主将及时给予解答。我们鼓励下载、使用,并欢迎所有用户相互学习共同进步。

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  • .zip
    优质
    本研究针对武汉市出租车运行数据进行了深入分析与聚类处理,旨在探索城市交通模式及优化方案。通过运用先进的数据挖掘技术,识别并分类不同出行行为特征和需求,为城市管理、公共交通规划提供有力的数据支持和决策依据。 【项目资源】:涵盖前端、后端、移动开发、操作系统、人工智能、物联网、信息化管理、数据库、硬件开发、大数据及课程资源等多种技术项目的源码。包括STM32、ESP8266、PHP、QT、Linux、iOS、C++、Java、Python等语言和框架的项目代码。 【项目质量】:所有上传的源码均经过严格测试,确保可以直接运行,并在确认功能正常后才发布。 【适用人群】:适合希望学习不同技术领域的小白或进阶学习者。可应用于毕业设计项目、课程设计作业、大作业、工程实训或是初期项目的立项研究中。 【附加价值】:这些项目具有较高的参考和借鉴意义,可以直接使用并进行修改复刻。对于有一定基础的研究人员来说,在此基础上可以进一步开发新功能。 【沟通交流】:在使用过程中如遇到任何问题,请随时与博主联系,博主将及时给予解答。我们鼓励下载、使用,并欢迎所有用户相互学习共同进步。
  • 基于Python的轨迹挖掘与.zip
    优质
    本项目利用Python对武汉市出租车轨迹数据进行深入挖掘和分析,旨在揭示城市交通模式及优化建议,适合数据分析爱好者和技术研究参考。 1. 本资源中的所有项目代码在测试并确保功能正常后才上传,请放心下载使用。 2. 此项目适合计算机相关专业的在校学生、教师或企业员工(如计科、人工智能、通信工程、自动化及电子信息等专业)下载,同样适用于初学者学习进阶。此外,也可用于毕业设计、课程作业和初期立项演示等用途。 3. 如果您有一定的基础,在此基础上进行修改以实现其他功能也是可行的,并且可以直接应用于实际工作项目或作为课堂任务提交。所有源代码均经过助教老师测试确认无误,您可以轻松复刻使用。 下载后请务必先查看README.md文件(如果有),仅供学习参考之用。
  • Python 挖掘与可视化 - 轨迹研究(含集、代码及报告).zip
    优质
    本资源提供武汉市出租车轨迹的数据挖掘与可视化分析教程,包含原始数据集、详细代码和专业分析报告,助力深入学习Python在交通数据分析中的应用。 Python-数据挖掘分析可视化-武汉市出租车轨迹的数据挖掘与分析(包含数据集、代码及分析结果).zip
  • 动态(ISODATA)_动态__动态_
    优质
    ISODATA是一种动态聚类分析算法,通过迭代优化过程自动确定最优分类数。它根据对象间的相似性进行分组,并调整参数以改进聚类效果。 该算法包适用于动态聚类数据分析算法ISODATA。
  • :基于MapReduce和Hadoop的纽约研究
    优质
    本研究运用MapReduce与Hadoop技术深入分析纽约市出租车数据,旨在揭示城市交通模式及其经济影响,为城市管理提供科学依据。 在我们小组的最后一个项目中,我们将以“理解出租车经济学”为主题分析纽约市的出租车数据,并使用Map-Reduce算法通过Hadoop Streaming API与Python进行实现。 我们的研究涵盖多个方面:不同社区之间的收入差异及其与家庭平均收入的关系;随时间变化的收入趋势;特定月份或季节对出租车公司的盈利影响;以及没有乘客时,司机可以行驶的时间长度及这一情况的变化。此外,我们还会探讨重大活动(如游行、总统访问)和极端天气事件是否会对出租车行业的收益产生影响。 数据来源包括2013年的行程记录与票价信息,并结合人口普查局的人口统计数据、收入资料以及纽约地区的地形文件来分析不同社区的经济状况。同时,我们会利用“Surface Data, Hourly Global”中的气象数据库以获取有关天气情况的数据。
  • 基于首尔的MapReduce程序:预测需求(TaxiPrediction)
    优质
    本项目通过分析首尔市出租车数据,开发了MapReduce程序以预测出租车需求,旨在优化资源配置和提高服务效率。 出租车预测 使用MapReduce程序分析首尔市提供的出租车运营数据以预测特定时间的出租车需求量,并找出一周内需求最高的前10个地区的标准节点链接ID。 开发环境包括: - 操作系统:Ubuntu 14.04 (64位) - 工具:VMware Player,Eclipse平台(Maven项目) - 处理器:单核处理器 - 内存:4GB 目标是使用首尔开放数据广场提供的出租车运营分析数据来确定一周中特定时间需求最高的前10个地区的标准节点链接ID。这些地区能够反映乘客在不同时间段内对出租车服务的需求。 关于“标准节点链接ID”: - 节点是指车辆行驶过程中速度发生变化的地点。 - 链接指的是现实世界中的道路,即连接两个节点之间的路线部分,在此路段上可能会发生速度变化的情况。 - 通过使用这些标准节点链接ID可以获取具体的位置信息。
  • 四个城集.zip
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    该数据集包含了四个不同城市详细的出租车行程记录,包括时间戳、地理位置和费用信息,为交通模式分析及城市规划提供有力的数据支持。 包括南京、成都、西安和北京的出租车数据集。
  • 区划矢量.zip
    优质
    本资料包包含武汉市各区详细矢量化地图数据,适用于城市规划、地理信息分析等场景。格式兼容GIS软件,便于导入与编辑使用。 该ZIP压缩文件包包含湖北省武汉市13个区的行政区划SHP矢量数据,地理坐标设置为WGS84。此文件不包括武汉市水系地貌等相关数据,适用于地理相关行业人员的学习使用。