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基于数据挖掘的TJW运营收费研究的开题报告.docx

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基于数据挖掘的TJW运营收费研究的开题报告.docx

上传人:niuww 2024/4/27 文件大小:11 KB

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文档介绍:该【基于数据挖掘的TJW运营收费研究的开题报告 】是由【niuww】上传分享,文档一共【2】页,该文档可以免费在线阅读,需要了解更多关于【基于数据挖掘的TJW运营收费研究的开题报告 】的内容,可以使用淘豆网的站内搜索功能,选择自己适合的文档,以下文字是截取该文章内的部分文字,如需要获得完整电子版,请下载此文档到您的设备,方便您编辑和打印。基于数据挖掘的TJW运营收费研究的开题报告一、研究背景和目的随着经济的发展和社会的进步,人们的出行方式也发生了很大的变化,汽车逐渐成为人们生活中不可或缺的一部分。但是,随着车辆的增加,城市拥堵、空气污染等问题也日益突出。因此,政府和社会力量纷纷提出了一系列措施和政策来解决这些问题,其中之一就是加强公共交通的建设和管理。TJW(天津市交通运输卡有限公司)作为天津市公共交通的主要运营商,负责运营天津市轨道交通、公交、有轨电车等多种公共交通工具,是天津市重要的城市交通服务提供商。收费作为公共交通的重要组成部分,不仅影响着TJW的收入和运营成本,也直接关系到市民出行的便利程度和对公共交通的使用意愿。因此,本研究旨在通过采集TJW收费相关数据,利用数据挖掘技术,深入探究TJW收费的影响因素和运营策略,为TJW提供科学合理的收费策略和运营建议,提高公共交通的服务水平和市民的出行体验。二、,包括数据预处理、数据探索性分析、特征选择、模型构建、模型评价等步骤。具体方法包括基于树的算法、聚类算法、关联规则挖掘算法、回归算法等。,具体研究内容包括::对收费相关数据进行清洗、去重、缺失值处理等预处理工作,为后续挖掘分析打好基础。:对数据进行可视化处理,通过散点图、柱状图、折线图等方式,探究不同特征之间的相关性,分析TJW的收费情况和特点。:基于数据特征选择算法,筛选出最具代表性和影响力的特征,建立收费模型。:在选定的特征基础上,进行模型构建,采用基于树的算法、聚类算法、关联规则挖掘算法、回归算法等,每种算法构建一个收费模型。:对构建的收费模型进行性能评价、特征重要性分析、准确率比较等,选取最优模型作为最终结果。三、研究意义和预期结果本研究的主要意义在于对TJW收费的影响因素和运营策略进行深入探究和分析,为公共交通的发展提供科学和实用的建议和措施。具体包括:,制定更加合理和人性化的公共交通收费政策,提高公共交通的服务水平和市民的出行体验。,降低运营成本,提高经济效益。,丰富和完善数据挖掘和交通管理的理论框架。本研究最终的预期结果为,基于数据挖掘技术,构建一套科学合理的TJW收费模型体系,提出可行性的运营建议和策略,为公共交通运营和管理提供实用的参考和指导。

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