Advertisement

基于排队论算法的出租车最佳数量预测模型.pdf

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

简介：
本文提出了一种基于排队论算法的出租车最优数量预测模型，旨在有效解决城市出行高峰期供需不平衡问题，提高交通系统的效率和乘客满意度。 排队论算法-利用排队论模型预测出租车的最佳数量.pdf 该文档探讨了如何运用排队论的原理来优化出租车行业的资源配置问题，通过建立数学模型对城市中不同时间段内所需的最优出租车数量进行科学预测，以期提高乘客出行效率和司机运营效益。

全部评论 (0)

还没有任何评论哟~
客服
客服
客服关闭
  • 基于排队论算法的出租车最佳数量预测模型.pdf
    优质
    本文提出了一种基于排队论算法的出租车最优数量预测模型，旨在有效解决城市出行高峰期供需不平衡问题，提高交通系统的效率和乘客满意度。 排队论算法-利用排队论模型预测出租车的最佳数量.pdf 该文档探讨了如何运用排队论的原理来优化出租车行业的资源配置问题，通过建立数学模型对城市中不同时间段内所需的最优出租车数量进行科学预测，以期提高乘客出行效率和司机运营效益。
     
  • 基于运营数据的出租车短期出行需求预测模型（2016年）
    优质
    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。
     
  • 基于Python的纽约出租车流量预测源码.zip
    优质
    本项目提供一个使用Python编写的代码库，用于分析和预测纽约市出租车流量。通过历史数据训练模型，以期准确预测未来趋势，方便交通管理和调度。 本资源包含经过严格调试的项目代码，下载后可以直接运行。 该资源适用于计算机相关专业的学生（如计算机科学、人工智能、大数据技术、数学及电子信息专业）在进行课程设计、期末作业或毕业设计时作为参考材料使用，同时也适合相关领域的学习者借鉴和研究。 请注意，本资源包含了完整的源代码文件，但需要有一定的基础知识才能理解并调试这些代码。
     
  • 基于首尔市出租车数据分析的MapReduce程序：预测出租车需求(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。
     
  • 自行车租赁预测：运用机器学习回归模型估算租赁数量
    优质
    本文探讨了利用机器学习中的回归算法对自行车租赁数量进行预测的方法，旨在通过历史数据准确估计未来的租赁需求。 本项目是为UT达拉斯应用机器学习课程设计的主要任务，并分为两个部分：自行车出租数量预测。 在第一个项目中包括两部分内容： - 第一部分涉及数据清理及有监督的回归模型构建，使用bikesharing.csv作为数据源。 - 第二部分则转向分类问题，同样进行数据预处理并建立相应的分类模型。 第二个项目的重点在于集成学习、主成分分析（PCA）的应用以及深度学习技术。具体分为： - 首先利用集成方法和PCA对回归任务进行优化，并引入神经网络的深度学习解决方案。 - 其次针对分类问题，继续应用整体学习策略及通过PCA改进后的模型构建过程。 此外，还有一个项目旨在预测多元化股票投资组合的价格波动情况，该组合包括来自六个不同行业的六家公司的数据以及S&P500指数。其目的是帮助投资者基于过去20年的收盘价、开盘价、最高价、最低价和交易量等信息做出更明智的投资决策。该项目的核心在于评估各种回归模型的表现，并对一家公司进行了详细分析。
     
  • 自行车出租预测
    优质
    自行车出租预测专注于分析城市中自行车共享系统的需求模式，利用数据科学方法预测高需求时段与地区，旨在优化车辆分布和提升用户体验。 根据一个城市自行车租赁系统提供的数据，在2年内华盛顿按小时记录的自行车租赁情况中，训练集由每个月的前19天组成，测试集则包含每月20号及之后的数据（需要我们自己去预测）。使用随机森林回归算法实现对自行车租赁量的预测。
     
  • 基于最佳现有控制算法的模型预测控制器的实现.zip
    优质
    本项目探讨了如何利用现有的最优控制策略来改进和实施模型预测控制(MPC)技术。通过结合经典控制理论与先进的优化方法，旨在提升系统的动态响应性能及稳定性。此压缩文件包含了详细的代码、实验数据以及报告文档，为研究者提供了一个全面的平台以深入理解并应用基于最佳现有控制算法的MPC实现方式。 基于现有最优控制算法的模型预测控制器实现资源内包含个人课程设计、毕业设计或具体项目的源代码。所有上传的代码均经过测试并成功运行，确保功能正常，请放心下载使用。 项目备注： 1. 所有提供的代码在完成功能性验证后才会上载。 2. 本项目适合计算机相关专业（如计算机科学与技术、人工智能、通信工程、自动化、电子信息等）的学生和教师以及企业员工学习参考。同时也适用于初学者进阶学习，可用于毕业设计项目、课程设计或大作业的初期演示等用途。 3. 对于有一定基础的学习者来说，在现有代码基础上进行修改以实现其他功能是一个不错的选择，同样可以用于毕业论文写作或者课堂作业中使用。下载后请首先阅读README文件（如有），仅供个人学习参考之用，请勿将其用于商业目的。 请在使用过程中注意遵守版权规定，如遇侵权问题请联系作者处理，感谢您的支持和理解。
     
  • 关于就医排队问题的排队论分析模型
    优质
    本研究构建了针对就医排队问题的数学模型，运用排队论方法探讨医院内患者等候时间、服务效率及资源配置优化策略，旨在提高医疗服务效能。 对于就医排队问题的模型求解论文采用MM1模型进行分析，适用于数学建模参考。
     
  • 纽约市出租车费用预测竞赛：在Kaggle上建模预测出租车费用
    优质
    本竞赛要求参赛者基于纽约市丰富的出租车数据，在Kaggle平台上构建模型以预测出租车费用。参与者需运用统计学和机器学习技术，优化其模型准确度，以期在众多选手中脱颖而出。 纽约市出租车票价预测Kaggle竞赛建立了一个用于预测纽约市出租车费率的模型。
     
  • 排队理论模型.zip
    优质
    《排队理论模型》是一套研究服务系统中顾客等待与服务过程的数学模型集锦，适用于优化管理、减少客户等待时间及提高运营效率。 数学建模排队论模型及相关资料包括真题、案例和一等奖论文以及数学建模Matlab算法大全一并提供。其中真题为2013年全国大学生竞赛A题，是否需要自行考虑这一点请告知。