回归模型在城市公共自行车租还业务大数据分析中的应用
| 摘要 | 第3-4页 |
| Abstract | 第4页 |
| 第一章 引言 | 第7-9页 |
| 1.1 问题的提出 | 第7页 |
| 1.2 研究现状概述 | 第7-8页 |
| 1.3 本文研究意义 | 第8-9页 |
| 第二章 相关知识和理论 | 第9-16页 |
| 2.1 名词定义 | 第9页 |
| 2.2 如何提高租车能力 | 第9-14页 |
| 2.2.1 提高投放车辆 | 第9-10页 |
| 2.2.2 提高车辆周转率 | 第10-11页 |
| 2.2.3 降低租车点系统故障 | 第11页 |
| 2.2.4 降低运营车辆故障率和故障时间 | 第11-12页 |
| 2.2.5 及时补充车辆 | 第12-13页 |
| 2.2.6 关于调运节点的支持: | 第13-14页 |
| 2.3 如何提高还车能力 | 第14-15页 |
| 2.3.1 降低租车点系统故障 | 第14页 |
| 2.3.2 及时下架以提高还车能力 | 第14-15页 |
| 2.4 管理视觉 | 第15页 |
| 2.5 下架点、调运点、下架时间点和上架时间点 | 第15-16页 |
| 第三章 业务模型设计 | 第16-22页 |
| 3.1 逻辑数据模型 | 第16-18页 |
| 3.1.1 事实 | 第17页 |
| 3.1.2 实体 | 第17-18页 |
| 3.1.3 层系 | 第18页 |
| 3.2 业务模型 | 第18-21页 |
| 3.2.1 租还车分析主题 | 第20页 |
| 3.2.2 卡用户分析主题 | 第20-21页 |
| 3.3 业务模型的实现 | 第21-22页 |
| 第四章 算法设计和结果 | 第22-32页 |
| 4.1 数据样本 | 第22-23页 |
| 4.2 模型选择 | 第23-24页 |
| 4.3 线性回归模型 | 第24-26页 |
| 4.4 样条函数 | 第26-27页 |
| 4.5 算法设计 | 第27-28页 |
| 4.5.1 一元线性回归模型 | 第27页 |
| 4.5.2 模型参数估计 | 第27-28页 |
| 4.6 模拟结果 | 第28-32页 |
| 第五章 结论和展望 | 第32-34页 |
| 5.1 文章总结 | 第32页 |
| 5.2 未来展望 | 第32-34页 |
| 参考文献 | 第34-35页 |
| 致谢 | 第35-36页 |
| 附件:完整数据样本 | 第36-39页 |
