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基于数据挖掘的公交客流分析与短时预测研究的中期报告 一、研究背景 公交系统是城市交通系统中不可缺少的重要组成部分,公交客流量的分析和预测对于改善公交系统的效率、提升市民出行体验、优化城市交通布局等方面都有着重要的作用。 然而,由于城市人口和交通需求的变化,公交客流量也会随之变化,因此进行客流分析和预测成为提高公交系统效率的必要手段。传统的客流调查方法费时、费力且成本较高,远不能满足当前快节奏生活和巨大数据量的需求,而数据挖掘技术使得海量数据中的有价值信息被发现和利用成为可能,因此数据挖掘在公交客流量分析和预测中的应用备受关注。 二、研究目的 本研究旨在通过对公交客流数据的分析和挖掘,建立公交客流预测模型,提高公交系统的效率和服务质量,方便市民的日常出行。 具体研究目标包括: 1.基于数据挖掘技术分析公交客流量的规律和变化趋势。 2.利用机器学习算法,建立公交客流量预测模型,并对模型进行评估和验证。 3.提出有效的公交运营和调度策略,以优化公交系统的效率、服务质量和客户体验。 三、研究方法 1.数据采集和处理:通过公交刷卡数据和公交车载GPS位置数据采集公交客流信息和公交车辆行驶信息,利用Python等数据处理工具分析和清洗数据,为后续分析和挖掘提供数据基础。 2.数据可视化:采用数据可视化工具如Matplotlib等绘制数据的散点图和折线图,以直观地展现公交客流量的规律和变化趋势。 3.数据挖掘:采用聚类分析、关联规则分析、时间序列分析和机器学习等数据挖掘技术对公交客流量数据进行挖掘和分析,提取客流量的规律和趋势。 4.模型建立和预测:选择合适的机器学习算法如回归分析、支持向量机、神经网络等,建立公交客流预测模型,并根据历史数据进行预测验证和优化。 5.策略提出:提出有效的公交运营和调度策略,以优化公交系统的效率、服务质量和客户体验。 四、研究进展 1.数据采集和处理:通过公交刷卡数据和GPS位置数据,已经获得公交客流和车辆行驶信息,经过清洗和处理后,已经得到了符合分析要求的数据。 2.数据可视化:采用Matplotlib等工具绘制了公交客流量的散点图和折线图,可以看出公交客流量在不同时间段存在明显的波动和峰值。 3.数据挖掘:已进行了聚类分析、关联规则分析和时间序列分析,可以发现公交客流量和天气、节假日等因素有着密切的关联,利用机器学习算法对历史数据进行预测,验证了预测模型的可行性和准确性。 4.策略提出:目前正在结合实际情况提出有效的公交调度策略,以优化公交系统的效率和服务质量。 五、预期研究成果 本研究预期能够建立基于数据挖掘的公交客流预测模型,该模型能够准确预测公交客流量的变化趋势和峰值,为公交系统的排班、调度和优化提供具体指导。同时,研究还将提出针对公交系统的运营和调度策略,以提升公交系统的效率和服务质量,为市民提供更加便捷和高效的公共交通服务。