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共享自行車市場智能預測系統(tǒng)
摘 要：文中設計了一種基于共享自行車目的地預測的智能預測系統(tǒng)。該系統(tǒng)對單位用戶信息進行整合，并使用機器學習算法實現(xiàn)目的地預測，每當有用戶使用自行車時，系統(tǒng)將會對用戶的目的地進行預測，從而提前采取措施，對車輛進行調控 該系統(tǒng)采用網(wǎng)絡爬蟲技術獲取數(shù)據(jù)源作為訓練集，機器學習算法采用Leak漏桶和KNN算法。通過機器學習，系統(tǒng)對共享自行車未來時段的車輛密度以圖形化方式進行了展示。整個系統(tǒng)的使用性能良好、準確率達92%以上，能夠較好地預測自行車下一時段的密度，從而達到調控的目的
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基于快速傅里葉變換的人體活動識別改進算法研究
摘 要：主要探討了人體活動識別KNN算法的改進方法，該方法通過快速傅里葉變換算法和相關，性分析，把采集到的 信號時域特，性變成頻域特性，從而實現(xiàn)了對人體活動模式的識別。
