基于时间序列聚类方法分析北京出租车出行量的时空特征程静 刘家骏 高勇北京大学遥感与地理信息系统研究所北京 100871图7 工作日下车量聚类结果地球信息科学学报201618(9):
基于时间序列聚类方法分析北京出租车出行量的时空特征程静 刘家骏 高勇北京大学遥感与地理信息系统研究所北京 100871图9 每类地块归一化POI密度值(每组图中第1至第3幅图分别对应第1至第3组POI)地球信息科学学报201618(9):
基于出租车GPS数据的居民就医时空特征分析陈卓然 黄翀 刘高焕 刘庆生 李贺 王蔷 李鑫杨1. 中国科学院地理科学与资源研究所 资源与环境信息系统国家重点实验室北京 100101 2. 中国科学院大学北京 100049图5 不同时段居民就医频率地球信息科学学报201820(8):
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北京市居民地铁出行出发时间弹性时空分布特征研究孟斌 黄松 尹芹1. 北京联合大学应用文理学院北京 100191 2. 首都师范大学资源环境与旅游学院北京 100048图1 出发时间选择弹性分布-全月数据集地球信息科学学报201921(1):
北京市居民地铁出行出发时间弹性时空分布特征研究孟斌 黄松 尹芹1. 北京联合大学应用文理学院北京 100191 2. 首都师范大学资源环境与旅游学院北京 100048图2 出发时间选择弹性分布-工作日数据集地球信息科学学报201921(1):
北京市居民地铁出行出发时间弹性时空分布特征研究孟斌 黄松 尹芹1. 北京联合大学应用文理学院北京 100191 2. 首都师范大学资源环境与旅游学院北京 100048图4 早5:00-10:00出行者出行弹性变化地球信息科学学报201921(1):
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单击此处编辑母版标题样式单击此处编辑母版文本样式第二级第三级第四级第五级 第十一章 时间序列分析法第一节 时间序列分析法概述第二节 平均数法第三节 移动平均法第四节 指数平滑法第五节 季节系数法 第一节 时间序列法概述一概念 时间序列法是利用预测目标的历史时间数据通过统计分析研究其发展变化规律建立数学模型据此进行外推预测目标的一种定量预测法
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