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1.
基于共享单车出行数据,对用户总体出行时间和强度进行分析,并据此对高频用户出行日期和路线进行分类,针对用户出行目的地建立预测模型.结果表明,工作日和休息日出行时间分布存在显著差异,出行强度具有频率低、距离短的特征;高频用户出行轨迹在工作和休闲两维度上可归纳为三种类型;基于共享单车历史出行数据,建立用户出行目的地预测模型所得的准确率较为合理. 相似文献
2.
利用动力学模态分解(dynamic mode decomposition,DMD)方法可以实现非定常流场的分解、重构和预测,但该方法重构和预测流场的误差需要给出定量分析.鉴于此,提出了定量描述动力学模态分解重构和预测流场的误差分析方法,以雷诺数Re=80的圆柱绕流二维流场数值模拟结果为例,研究了非线性流动和周期性流场重构和预测误差的动态变化情况.结果表明:依据能量大小确定的模态反映了流场的主要相干结构;低频、低增长/衰减率和大尺度的相干结构能量占比大,对流场的影响较大;DMD方法可以准确重构非线性和周期性变化流场,重构的误差小于10-10,预测流场的误差较重构流场出现跳跃增大现象;DMD方法预测非线性变化流场的误差在样本时间区间内较小(小于10-3),超出样本区间误差的发展急剧增大,变化情况依赖于数据样本;预测周期性流场的误差稳定在10-4左右. 相似文献
3.
梳理了云计算图书馆的大数据知识服务研究现状,概括了其主要特点,并对5G时代云图书馆大数据知识服务进行展望. 相似文献
4.
5.
《中南民族大学学报(自然科学版)》2019,(1):150-155
将贝叶斯模型方法运用于基于图像重构误差控制下的骨架简化问题,通过建立平衡算法实现重构精度与骨架简化的平衡统一.在算法的设计中,通过对骨架分支级别的设置,运用重构误差和骨架简洁度两个控制参数以及平衡算法,在骨架主轴的基础上通过添加相关各级别的骨架分支,实现对骨架分支的优选,最终获得图像的最优近似骨架.实验结果表明:本算法对于边界扰动具有较好的鲁棒性,与其它方法相比,本算法复杂度较低,运算速度更快,得到的骨架也更简洁. 相似文献
6.
本文介绍了常规的无约束平差与近代的秩亏自由网平差,并用这两种方法对某城市的GPS监测网的测量数据进行处理,对各种方法解算的结果进行了对比分析,得出两种方法在精度、未知参数的改正数和基线向量的改正数上存在差异,并对其使用条件提出建议. 相似文献
7.
8.
针对大数据在生活中越来越普遍,分析了大数据的概念,对大数据的关键技术大数据集成、集群计算、大数据挖掘、数据仓库和大数据可视化进行了框架式讨论,并给出了大数据开源实现平台的技术组件,最后对大数据的挑战给予了展望. 相似文献
9.
10.
高校网络舆情具有主体特殊性、内容多元性和传播快速性等特点,当负面舆情出现时,传统"救火"式思维模式已不能有效地解决网络舆情危机的爆发、蔓延和扩散。高校应综合利用大数据的分布式信息抓取与处理、非结构化数据存储等技术,通过舆情热词云分析、舆情演化分析和业务部门关注度分析等方式,快速完成网络舆情数据的多源采集、清理融合、分析挖掘等一系列任务,实现网络舆情的有效监管。"厦理工e起来"的舆情案例应用结果表明,基于大数据技术的高校网络舆情监测与分析,可实现对高校学生思想动态的实时追踪、预测和研判,防范和及时解决高校网络舆情危机的蔓延和扩散,促进高校文明和谐发展。 相似文献