活跃在高考试卷中的一类试题
二级参考文献10
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1孙慧,周颖,范志清.基于解释结构模型的公交客流量影响因素分析[J].北京理工大学学报（社会科学版）,2010,12(1):29-32. 被引量：20
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2芦方强,陈学武,胡晓健.基于公交OD数据的居民公交出行特征研究[J].交通运输工程与信息学报,2010,8(2):31-36. 被引量：20
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3张春辉,宋瑞,孙杨.基于卡尔曼滤波的公交站点短时客流预测[J].交通运输系统工程与信息,2011,11(4):154-159. 被引量：52
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4张庆年,高健智.城市公共交通需求预测模型研究[J].武汉理工大学学报,2001,23(8):50-52. 被引量：8
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5邹巍,陆百川,邓捷,马庆禄,邱世崇,张勤.基于遗传算法与小波神经网络的客流预测研究[J].武汉理工大学学报（交通科学与工程版）,2014,38(5):1148-1151. 被引量：19
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6罗强,何利力,王晓菲.数据仓库中数据清洗技术分析[J].电脑编程技巧与维护,2015(2):61-61. 被引量：7
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7谢振东,吴金成,刘雪琴.基于交通一卡通的城市老年人出行行为特征的分析研究[J].金卡工程,2015,17(10):18-20. 被引量：5
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8李林波,康琳涓,王婧.基于天气影响分析的公交客流调查日期确定方法[J].交通科技,2016,26(1):149-152. 被引量：2
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9吴金成,谢振东,伍冠桦,方秋水,余红玲.基于交通一卡通数据的交通状态分析及动态控制研究[J].广东工业大学学报,2017,34(3):77-82. 被引量：7
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10谢振东,吴金成,李之明,伍冠桦.企业大数据能力的构建与培育研究[J].广东工业大学学报,2017,34(3):110-114. 被引量：16
共引文献14
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1谢振东,冷梦甜,吴金成.基于一卡通数据的公交站点识别方法分析与研究[J].广东工业大学学报,2019,36(1):23-28. 被引量：3
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2谢振东,何建兵,何仕晔,吴金成,徐锋,张景奎,冷梦甜.基于IC卡数据的居民出行成本建模分析[J].广东工业大学学报,2019,36(2):47-53. 被引量：2
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3方秋水,李之明,徐锋,冷梦甜,耿薇.基于一卡通数据的公交换乘行为分析方法[J].交通节能与环保,2019,15(6):43-46. 被引量：3
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4许熳灵,付晓,汤君友,刘志远.天气因素对城市地铁客流时空分布的影响——基于智能交通卡数据的实证研究[J].地理科学进展,2020,39(1):45-55. 被引量：14
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5贾庆林,晋民杰,张涛,孙帆.基于小波神经网络模型的公交客流预测[J].武汉轻工大学学报,2020,39(3):50-54. 被引量：2
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6李振福,段伟,李肇坤,邓昭.基于“21世纪海上丝绸之路”AIS数据的船舶交通流预测[J].广东工业大学学报,2020,37(6):1-8. 被引量：3
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7林浩,李雷孝,王慧.SPGAPSO-SVM:一种城市公交客流量预测算法[J].小型微型计算机系统,2020,41(11):2458-2464. 被引量：8
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8黄剑锋,田波,吴金成,冷梦甜.全国交通一卡通互联互通背景下的充值业务转型[J].广东公路交通,2020,46(6):46-50.
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9赖峻,刘震宇,刘圣海.基于全局数据混洗的小样本数据预测方法[J].广东工业大学学报,2021,38(3):17-21.
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10龚兰兰,凌兴宏.CNN+GRU公交短时客流预测研究[J].现代电子技术,2021,44(14):70-74. 被引量：5
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1吴江兴.“翻译”在数学教学中的作用[J].职业,2016,0(12):134-136.
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2黄生英.与“数学阅读”对话[J].湖南教育（数学教师）,2008(5):16-17. 被引量：1
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3楼新平.三种语言的熟练转换与解题的关系[J].成才之路,2010(8):79-80.
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4陈家梅.数学语言的转换与问题解决[J].小学教学参考（数学版）,2013(2):4-4.
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5曹桂能.赏析2009年高考图表题[J].中学化学,2010(1):35-36.
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6于发智.图表语言的解密[J].广东教育（高中版）,2010(6):17-18.
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7卢清荣.转换数学语言 促进问题解决——以苏教版四年级上册《两步计算解决实际问题》的教学为例[J].福建教育,2016,0(45):54-56.
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8田彦武.高考中的图表、阅读型问题[J].广东教育（高中版）,2013(2):34-37.
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9蔡文平.转换图表语言 构建数对模型——以苏教版四下《用数对确定位置》教学为例[J].江苏教育（小学教学）,2015,0(12):49-50.
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10杨雪松.初中数学高效课堂构建策略探析[J].理科考试研究（初中版）,2013(11):29-29. 被引量：1
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