Category Archives: 地理,运输,旅行和物流

VISSIM模拟上海松江新城小区道路开放及交通状况改善分析

上海市近年来不断增长的高峰出行车辆数,带来了交通负荷严重等城市问题,本项目主要探究开放封闭式小区能否实现对道路交通状况的改善。

疫情期间航空网络演变复杂网络可视化

COVID-19对航空网络的拓扑结构和属性都有很大的影响,其影响的结果表现在网络鲁棒性、连通性和活动性的下降,以及疫情区域的航空网络状态的变化。

数据分享|SQL Server、Visual Studio、tableau对信贷风险数据ETL分析、数据立方体构建可视化

追求信贷规模的扩张,往往会导致贷款逾期率的不断增加,如何在当今社会运用数据识别用户特征进行风险管控成为了银行放贷的重点依据。

R语言对面板数据:含时间固定效应混合效应回归分析交通死亡率、酒驾法和啤酒税

面板数据回归可以缓解省略变量偏误的问题,特别是当没有既与感兴趣的回归变量相关又与依赖变量相关的变量信息时,并且这些变量在时间或实体维度上是恒定的。

R语言非线性动态回归模型ARIMAX、随机、确定性趋势时间序列预测个人消费和收入、用电量、国际游客数量

传统时间序列模型允许包含过去观察到的系列信息,但不允许客户包含其他可能相关的信息。

SPSS Modeler用K-means(K-均值)聚类、CHAID、CART决策树分析31省市土地利用情况和GDP数据

随着经济的快速发展和城市化进程的不断推进,土地资源的利用和管理成为了一项极为重要的任务。

R语言航班延误影响预测分析:lasso、决策树、朴素贝叶斯、QDA、LDA、缺失值处理、k折交叉验证

WeChat Tencent QQ email print 由Kaizong Ye,Liao Bao撰写 航班

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SPSS Modeler分析物流发货明细数据:K-MEANS(K均值)聚类和Apriori关联规则挖掘

物流发货明细数据在现代物流业中扮演着至关重要的角色。

R语言指数平滑预测法分析南京出租车打车软件空载率时间序列补贴政策可行性

本文通过建立空载率的数学模型,帮助客户来分析出租车的空载率,从而对出租车补贴政策能否提高高峰期的实载率,缓解打车难问题进行了说明。

R语言地理可视化:中国国内航线航班信息统计、绘制分布夜景图

最近,有一种说法:“中国经济发展的命脉就是石油和航线”。因此,航线的重要性不言而喻。

R语言PCA主成分、lasso、岭回归降维分析全球气候变化对各国土地面积影响

机器学习在环境监测领域的应用,着眼于探索全球范围内的环境演化规律,人类与自然生态之间的关系以及环境变化对人类生存的影响。

R语言淮河流域水库水质数据相关性分析、地理可视化、广义相加模型GAM调查报告

采样地点:淮河流域一带,昭平台水库、白龟山水库、燕山水库、石漫滩水库、板桥水库、宿鸭湖水库、博山水库、南湾水库、石山口水库、五岳水库、泼河水库、鲶鱼山水库。

Eviews用向量自回归模型VAR实证分析公路交通通车里程与经济发展GDP协整关系时间序列数据和脉冲响应可视化

河源市是国务院1988年1月7日批准设立的地级市,为了深入研究河源市公路交通与经济发展的关系,本文选取了1988-2014年河源市建市以来24年的地区生产总值(GDP)和公路通车里程(GL)的时间序列数据。

R语言极值分析:分块极大值Block-maxima、阈值超额法threshold excess、广义帕累托分布GPD拟合降雨数据时间序列

你们可能知道,实际极值分析有两种常用方法:分块极大值Blockmaxima、阈值超额法threshold excess。

R语言STAN贝叶斯线性回归模型分析气候变化影响北半球海冰范围和可视化检查模型收敛性

像任何统计建模一样,贝叶斯建模可能需要为你的研究问题设计合适的模型,然后开发该模型,使其符合你的数据假设并运行。

上海无印良品地理空间分布特征与选址策略可视化研究

本文以上海市无印良品为例,运用定性分析与定量研究相结合的方法,分析了无印良品宏观和微观空间分布特征、区位分析和选址策略,讨论了无印良品对于城市的影响和意义。

R语言公交地铁路线进出站数据挖掘网络图可视化

对于庞大的公交地铁路线信息的数据挖掘,一般软件遇到的问题主要有两点:1.对于文本信息的挖掘,特别是中文词汇的挖掘,缺乏成熟的工具或者软件包,2.对于大数据量,一般软件的读取和处理会遇到问题。

R语言马尔可夫转换模型研究交通伤亡人数事故预测

本文描述了R语言中马尔克夫转换模型的分析过程。首先,对模拟数据集进行详细建模。接下来,将马尔可夫转换模型拟合到具有离散响应变量的真实数据集。用于验证对这些数据集建模的不同方法。

地铁商铺选址逻辑:用数据规避风险

做过O2O(Online To Offline,在线离线/线上到线下)的小伙伴知道,GIS数据需要具体到精准的位置(即经纬度);对于连锁门店,使用GIS和其它的数据密集型服务遵循一个简单的逻辑:数据有助于企业节省开支,同时也防止企业因为在不适宜的地点开设门店而导致的错误决策浪费金钱。

 
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