一种LS-SVM在线式短时交通流预测方法

针对短时交通流在线预测时存在的计算复杂性问题,提出了一种最小二乘支持向量机在线式短时交通流预测方法。该方法简化了在线学习过程中Lagrange乘子的求解过程,利用训练数据集滑动时间窗口的移动来控制新样本的加入和旧样本的移除,通过线性运算完成Lagrange乘子的更新,进而完成预测模型的在线更新。测试结果表明,相对已有方法,所提方法在保证预测精度的条件下,能够将在线模型更新时间平均降低约62.64%,是一种有效的在线式短时交通流预测方法。

一种平稳化短时交通流预测方法

支持向量机回归模型是以预测噪声具有对称性概率分布为假设条件,而实际的短时交通流数据序列具有非平稳特征,这就使得在采用支持向量机回归模型进行短时交通流预测时,难以保证预测噪声的对称性概率分布,从而会影响到预测精度。针对上述问题,在证明支持向量机回归模型对平稳时间序列的预测噪声具有对称性概率分布的基础上,分别针对平稳化和未平稳化的短时交通流观测序列进行了仿真预测,并对预测结果进行了比对分析。分析结果表明,采用平稳化短时交通流预测方法可将预测的均方根误差降低约21.6%,绝对值误差降低约21.3%,相对误差降低约17.3%,仿真结果验证了所提方法的有效性。

基于Hadoop的出租车服务策略

出租车服务策略是出租车司机群体智慧的体现,隐藏在大规模的出租车GPS轨迹数据中.基于大数据分析工具,针对出租车GPS轨迹数据进行服务策略挖掘,提取好的服务策略指导司机营运可以提高司机收入和营运效率.乘客搜索策略是出租车服务策略的主要内容,在对GPS轨迹数据进行清洗之后导入HDFS,首先提取司机个人轨迹,并对其收入进行量化,然后对乘客搜索策略建模,根据模型利用hadoop平台统计出司机对各种策略的使用情况,结果表明,收入较高的司机在乘客搜索策略选择上与收入一般的司机有显著差异.

基于大规模GPS轨迹数据的出租车换道行为研究

出租车换道行为的统计特性对研究经济、心理等人类动力学有重要的意义.结合大数据分析技术,基于西安市出租车GPS轨迹数据对出租车司机的换道行为进行了定量研究.设计了一种基于出租车GPS轨迹数据的出租车司机换道行为识别模型,利用大数据平台对出租车司机换道次数按不同时段进行了定量统计,对出租车司机换道次数、出租车平均行驶速度和出租车司机的收入之间进行了相关性分析.分析结果表明,出租车频繁换道行为对司机收益呈现负相关影响,进一步说明出租车司机驾驶习惯和和心理对整个出租车运营有显著影响.

试析新零售下永辉超市商业模式创新

近几年来,由于实体经济和线上零售业绩的同步下滑,零售企业传统轻资产商业模式创新迫在眉睫。随着新零售的到来,研究零售企业商业模式创新如何通过财务战略为企业创造和实现价值的内在机理,可以为企业的商业模式匹配最合理的财务战略,进而创造和实现企业价值。在零售连锁型企业中,永辉凭借自身生鲜在全国的优势,专注本身的核心业务,大力整合全球供应链,创造了核心竞争优势。永辉超市不但致力于自身业务的调整,而且接受了京东和腾讯探索线上线下相互融合以及互联网科技、数字化转型的新模式。