西安公交一卡通人性化设计对城市文化的推广作用

公交一卡通作为交通现代化的重要标志,实现了在各个领域的广泛应用,也是市民生活不可或缺的城市名片。西安公交一卡通为实现数字西安,营造更加便捷、时尚、文明的城市生活做出了应有的重要贡献。我们不仅要在技术层面上继续加强,还要在人文精神方面进一步深入,使人性化设计思想得以体现。除此,把城市特色文化融入到一卡通设计中加以传播、推广,也必将成为公共交通事业发展的一大模块。     

基于公交IC卡数据的公共交通客流分析——以南京为例

公共交通系统客流数据是城市公共交通系统规划及优化的前提。面对城市规模的迅速发展及客流变化,公共交通系统需要根据变化做出合理的调整,因此获得准确的交通客流数据势在必行。传统的人工调查的方法存在诸多弊端,在IC卡普及,GPS、GIS技术发展迅速的前提下,一种基于公交IC卡数据的新型公共交通系统客流分析方法应运而生。通过获取公交IC卡数据,以聚类的方法进行数据归约,使用统计学方法对数据进行分析,进而获得公共交通系统客流数据。     

面向大型城市公共交通立体化运营的服务设计研究

本文基于对大型城市公共交通立体化运营服务设计的相关概念的理解,研究了提高其服务水平的方法 ,为以后设计大型城市公共交通立体化运营服务奠定基础。     

以移动手机用户信令大数据为中心的智慧城市的研究

在城市信息化浪潮与数据科学崛起的共同推动下,智慧城市开始在全球范围内成为未来城市发展的新理念与新实践。大数据、数据活化、数据挖掘等数据管理、应用与分析技术在智慧城市建设当中具有核心作用.站在信息科学的视角之上,围绕以数据为中心这一主题,对当前智慧城市进行研究。     

城市公共交通低碳化研究

在绿色低碳、节能减排的大背景下,我国提出要积极发展城市公共交通,开展低碳交通运输专项行动。本文分析了城市道路公共交通运输工具的绿色低碳性,并以此为基础,通过借鉴国外城市公共交通在绿色低碳方面的成功经验,给出了发展低碳城市公共交通的有效措施。     

巴西库里蒂巴市发展公共交通的经验与启示

本文介绍了巴西库里蒂巴市的城市一体化公共交通系统和快速公交系统,总结分析了库里蒂巴市发展公共交通的经验与启示,以期对城市公共交通规划和管理提供参考和借鉴。     

城市公共交通现状与发展

目前城市公共交通类型多种多样,主要分为公共汽车,无轨电车,有轨电车,轻轨,地铁,出租车,轮渡,索道和缆车,公共自行车等。中小城市一般以公共汽车、无轨电车、有轨电车为主要交通运载工具,特大城市由于道路资源缺乏,客流量大,运输交易频繁,一般以轻轨、地铁为主。一些具有特殊地理条件的城市比如山区城市或者有河湖流经的城市的交通方式还会以索道、缆车及轮渡为交通工具。公共自行车的出现解决了城市交通"最后一公里"的难题。总之,目前城市公共交通方式类型多且有各自特点,每个城市会根据地理条件及人流量来选择分配交通工具的比例,将公共交通类型侧重分类使用,让公共交通发挥最大最优的作用。针对大型城市普遍出现道路资源紧张的情况,宋有洲先生提出"立体快巴"这一概念,很好的解决了城市交通存在的一系列问题。     

城市公共交通车辆承载能力

公共交通发展水平是体现一个城市的承载能力,也是城市发展的一个重要指标。近年来,各城市交通部门,紧紧围绕创新发展思路,调整运输结构,转变增长方式,科学谋划,沉着应对、扎实推进,全面落实科学发展观,使城市公共交通得以迅速发展。就笔者所在敦化市而然,从2005年至2013年末八年间,公共交通车辆承载能力发生了质的飞跃。     

城市公共交通对其消费能力影响的调查研究——以常州市为例

公共交通的发展不仅方便了人们的出行,更能够推动消费。公共交条件的改善会带动沿线商圈的发展与扩大,对城市消费能力有着很大的影响。本文通过调查公共交通的发展与城市消费能力的关系,探究二者之间的相互作用。     

市政道路工程施工质量控制与管理

随着现代城市经济的发展,加大城市公共交通的压力,客观上提高了对现代城市市政道路的要求,针对当前市政道路施工中质量控制与管理中存在的诸多问题,本文从施工的多个阶段进行了分析,探讨了把好市政道路施工质量关的对策。     

基于云计算的数据挖掘之综述研究

本文针对现下一种新兴的云计算技术,分析当前数据挖掘遇到的问题以及云计算的优势,基于云计算进行海量数据挖掘成为一种解决传统集中式数据挖掘不适应海量数据不断增长的高效、可信方法。本文先对云计算进行简单介绍,然后对基于云计算的数据挖掘应用进行详细阐述与分析,最后介绍基于云计算的数据挖掘应用平台的构建。     

基于云计算的公共交通大数据处理机制研究

本文将通过对公共交通数据的原理及其技术处理规范进行扼要描述,进而指出公交数据在传输过程中存在的安全问题,并针对公交数据特征提出数据集中和审查的研究方法,希望这些方法的研究能对数据的分析和应用有一定的作用。     

基于大数据的数据挖掘研究

本文分析了数据挖掘、大数据的定义与特征,在此基础上研究提出了基于大数据的数据挖掘分类与特点。     

TOD理论的起源和对城市布局的借鉴意义

TOD理论最早在美国出现,鼓励城市形态由公共交通为导向,并以公交线路指导开发城市为关键,以便能够充分利用土地和使用交通设施,遏制城市无限扩张。近些年来,随着我国国民经济快速增长,以及交通技术的不断发展,小汽车的数量越来越多,交通需求越来越大,导致城市布局正在悄然发生改变。我国城市和交通的发展还有很多不足,学习TOD理论并根据我国的具体情况,为城市的合理布局提出相关建议。     

决策树方法的研究进展

随着计算机硬件和软件的飞速发展,尤其是数据库技术与应用的日益普及,人们面临着快速扩张的数据海洋,如何有效利用这一丰富数据海洋的宝藏为人类服务,业已成为广大信息科技工作者所重点关注的焦点之一。为有效解决这一问题,自20世纪80年代开始,数据挖掘技术逐步发展起来。而分类作为数据挖掘中的一个重要的方法,目前的研究在商业上应用最多。决策树算法是分类的一种重要方法,同时也是一种典型的数据挖掘技术。本文分析了决策树方法的优缺点,同时也阐述了决策树方法在各个领域的研究进展。     

浅议数据挖掘方法

数据挖掘的研究融合了多个不同学科领域的技术成果,其方法由人工智能、机器学习的方法发展而来,结合传统的统计分析方法、模糊数学方法及可视化技术,以数据源为研究对象,形成了以下几种数据挖掘的方法。1.统计分析方法统计分析方法是利用统计学原理对数据库中的数据进行分析,从而找出它们之间的关系和规律的方法。统计分析一直是分析空间数据的常用方法,侧重空间物体和现象的非空间特性分析。统计分析方法包括线性与非线性分析、相关分析、回归分析、差异分析、判别分析、Bayes网络等。统计分析方法的缺点是难以处理字符型数     

数据挖掘技术在教学中的应用研究

数据挖掘技术是在海量数据中提取有用知识和信息的有效手段。将数据挖掘技术应用到教学研究中,利用基于粗糙集的属性约简算法对教学数据进行更高层次的分析和处理,从而挖掘出潜在的、更有价值的信息,发现教学中存在的问题,为提高学校的教学质量提供有效的方法和措施。     

浅议数据挖掘方法

数据挖掘的研究融合了多个不同学科领域的技术成果,其方法由人工智能、机器学习的方法发展而来,结合传统的统计分析方法、模糊数学方法及可视化技术,以数据源为研究对象,形成了以下几种数据挖掘的方法. 1.统计分析方法 统计分析方法是利用统计学原理对数据库中的数据进行分析,从而找出它们之间的关系和规律的方法.统计分析一直是分析空间数据的常用方法,侧重空间物体和现象的非空间特性分析.统计分析方法包括线性与非线性分析、相关分析、回归分析、差异分析、判别分析、Bayes网络等.统计分析方法的缺点是难以处理字符型数据,需要具有领域知识和统计知识,一般由具有统计经验的领域专家来完成.     

基于大数据的个性化学习分析模型构建

大数据时代的来临使学生的学习方式发生了巨大变革,个性化学习将引领未来教育的发展方向。基于大数据的个性化学习分析模型构建是实现个性化学习的有效途径。个性化学习分析不仅要有数据可用,而且要进行数据挖掘,还要将数据价值最大效益化。为此,本研究从数据、数据挖掘、数据价值视角出发,构建了基于大数据的个性化学习分析模型。数据包括学生个人信息、知识数据、行为数据、情感数据和环境数据;数据挖掘需要经历数据采集、数据处理、数据分析、数据解释和数据呈现五个阶段;数据价值主要通过学生、教师和教育管理者的使用发挥出来。     

云南：8月1日起宠物将不能“坐”公交

云南省公共交通管理办法明确8月起宠物不能“坐”公交。2011年8月1日起，《云南省城市公共交通管理办法》开始实施，规定了乘客在云南省各个城市乘坐公交车时，不能携带宠物和易污染等有碍乘客安全或者健康的物品乘车，不得在车厢内吸烟、吐痰、乱扔垃圾、散发广告，或者向车外抛掷物品。