决策树在健身课程重购意愿研究中的应用

决策树是使用最为广泛的分类预测算法之一,它能探究并直观展现多维数据的内在规律.本文采用C5.0决策树构建健身课程重购意愿影响因素模型,发现5个关键因素按重要性从高到低排序依次为"健身消费意愿""课程时间自主性""课程预约便利性""每周健身次数"和"每次健身时长",模型具有较好的准确性(96％)和预测泛化能力(82％).     

基于POI大数据与机器学习的养老设施规划布局——以武汉市为例

文章以武汉市为研究对象,在500 m网格尺度上,以POI数据与"六普"人口数据为基础,结合现有的城市养老设施分布特征,运用机器学习算法,对养老设施选址布局进行定量模拟。文章先从武汉市31 390个网格中模拟出4 878个适合选址点位,然后根据各区域老龄化程度,进一步筛选出1 366个需要优先布局的点位,初步实现精细化尺度下养老设施定量化选址。研究发现:(1)模型模拟结果与现有养老设施对比,准确度为95.7%,方法可靠。(2)预测结果表明武汉市新增养老设施主要布局在三环以内等老龄化人口集聚区;同时,部分远城区街道人口老龄化也比较严重,需尽快新建养老设施。(3)研究尝试采用机器学习算法进行养老设施规划选址,可以使整体的布局趋向最优,可以尽量避免规划选址的主观性。该方法在其他公共设施选址中亦有一定的参考价值。     

城市轨道交通出行的时空特征及影响因素非线性机制——基于梯度提升决策树的成都实证

以成都市为例,基于地铁刷卡、POI、建成环境等多源大数据,运用GIS、Python、Spark等进行数据处理,分析156个站点客流量、出行时间的空间分异特征,并通过梯度提升决策树(GBDT),解析站域设施数量、建成环境、经济属性等15个因素对客流量与出行时间的非线性影响机制。研究发现:(1)成都市轨道交通客流量具有中间高—两边低的倒U型分布特点,每站日均客流量为1.6万人次;(2)出行时间随距CBD距离增加逐渐增大,每站乘客平均出行时间为32 min,出行时间的概率密度呈Gamma分布特点;(3)路网密度、容积率、办公设施、交通设施等对客流量具有非线性正向影响,而房价、距CBD距离与客流量则分别为"凸"形与"凹"形的非线性关系;(4)距CBD距离、购物数量、办公数量等与出行时间非线性正相关,而交通设施、房价等与其负相关。最后,提出考虑"流量"与"时间"阈值效应的建成环境优化、构建"出行+生活"的轨道通勤圈等规划策略。     

数据挖掘技术在学生成绩管理系统中的应用

将数据挖掘技术引入到学生成绩管理系统中,能够对教育决策和教学评价提供强大的理论支持,提高教师"教"和学生"学"的质量。论文以学生成绩分析表为数据集建立挖掘模型,使用决策树ID3算法完成构建模型,并对模型的准确性进行了必要的评估。通过分析,得到相关属性与学生成绩之间的关系,并从中挖掘出学生成绩的好坏与哪些因素有关、它们之间存在怎样的关系等。     

城市轨道交通非常态客流出行影响机制研究

为探究异常天气情况下多维空间属性对轨道交通非常态客流出行机制的影响,基于梯度提升决策树模型,分析异常天气下天津市143个轨道交通站点的非常态客流出行特征,解析经济属性、交通便利性、建成环境等10个影响因子对非常态客流量的非线性影响机制。研究发现：(1)异常天气下,轨道交通站点日均客流显著增长。受天气状况的影响,97%的轨道交通站点日均客流呈增长趋势,其中天津站客流增长幅度最大,达到32%;(2)建成环境对城市轨道交通非常态客流的影响最为显著,达到86.44%,因子“到市中心距离”影响程度最大;(3)各影响因子与非常态客流之间具有明显的非线性关系与阈值效应,除公交站点数量、交叉口数量以及居住设施密度与非常态客流间呈波动“凸”形非线性关系外,其他影响因子整体保持非线性正相关或负相关。     

“一带一路”旅游市场的价值判断

以丝绸之路旅游为例,利用数据挖掘技术判断旅游市场价值并预测其目的地选择行为,主要用了三个数据挖掘程序:RFM分析(出游的最近时间,出游的频率,出游的花费)用于判别有价值的丝绸之路旅行者;决策树用于分析有价值旅游者的社会属性特征,决策行为模式和旅游目的地的选择;购物篮分析用于旅游目的地的偏好,以便进行交叉销售。结果表明丝绸之路旅游市场主要分为五类,并且67%是高价值旅游者;丝绸之路旅游客源国主要有澳大利亚、中国、美国和英国;随着人们的消费意识的转变、男性和女性在社会的地位趋于平等,年龄、性别和生活方式对市场细分的重要性越来越弱,海上丝绸之路旅游者选择旅游目的地较陆路丝绸之路旅游者更具分散性。     

基于资源能力的风电企业技术创新战略动态选择——一个决策树逆向判断方法

风力发电产业作为国家战略性新兴产业的重要组成部分,技术系统具有高度密集性和复杂性特点,其技术追赶具有独特性。分析了影响我国风电企业技术创新的主要因素,提出适合我国风电企业的技术创新战略组合。通过建立决策树模型,逆向推断支撑相应技术创新战略实施成功的最低企业资源能力水平,从而为企业基于自身资源能力状态选择技术创新战略,实现科学的技术追赶提供理论依据。     

虚拟物流企业伙伴选择组合优化研究

将虚拟物流企业伙伴选择问题看作决策问题,在虚拟物流任务流程图的基础上,首先考虑了各候选合作伙伴的费用和风险,建立了基于期望风险费用的合作伙伴组织优化决策树模型,利用决策树法按流程任务的先后顺序依次选择出各流程任务的合作伙伴.最后,给出一个算例.     

决策树法在某化工厂扩能改造决策中的应用

基于某化工厂扩能改造的实际需求,提出改造局部工艺来提高产量、大改造来提高产量、解决关键瓶颈设备来提高产量三个备选方案。应用决策树法对备选方案进行分析计算,三个备选方案的益损期望值分别为1520.62万元、1197.48万元、1648.33万元,解决关键瓶颈设备来提高产量为最佳方案。