文件名称：训练数据模型
文件大小：32KB
文件格式：ZIP
更新时间：2024-03-09 08:52:32
Python
训练数据模型 模型输入。 •我们在Nambu线上有26个站点，出于编码目的，我们分别命名为s1，s2，s3……。 s26。 连同车站名称，我们还有每日进出火车的旅客人数。 •有关火车的信息，我们有325趟火车及其时刻。 •我们还有Google Places数据，可为我们提供全天车站乘客的大致分布。 注意：到目前为止，我们还没有分配所有的站点，我们已经对其进行了替换和假设。 数学模型 在分析模型中，我们使用某些公式为模型生成数据。 我们的分析模型的第一步是获取数据的Trip分布。 总而言之，获取从si站到sj站的旅客人数，或从Station Ins到火车线路上下一站的出站次数。 计算每个站的贡献的公式。 注意：在上述公式中，如果是下车，则k和l为1，如果是上车，则k和l为26。 根据上述公式中的数字，我们创建了一个简单的程序，该程序使用google数据和火车数据将这些数字分配给
【文件预览】：
Train-Data-Model-main
----contribution.py(2KB)
----Station_Data.csv(1KB)
----Google_Station.csv(7KB)
----README.md(7KB)
----Math_Model.py(5KB)
----Google_API.py(553B)
----pic.png(20KB)
----TrainData4.csv(53KB)
----GAN_Data_Prep.py(1KB)