基于数据挖掘技术的铁路货运客户价值预测
这是一篇关于铁路货运,客户价值预测,数据集市,数据挖掘的论文, 主要内容为随着交通运输技术的提高,货运市场运力日益繁荣,电商平台的发展提高了市场对货运运输效率和服务能力的要求,使得货运市场面临的竞争日益激烈。把握货运客户的历史行为数据,提前预测客户的未来价值是货运市场客户关系管理研究的重要的一环。本文以铁路货运客户的价值预测为目标,以数据挖掘技术为支撑,分析铁路货运客户相关数据源;引入数据集市的概念,设计了针对铁路业务部门使用的铁路货运客户价值预测的数据集市;基于传统RFM客户价值模型,选取适用于铁路货运行业的铁路货运客户价值评价指标,提出改进RFM铁路货运客户价值评价方法;基于铁路货运客户特征,选择随机森林算法模型进行铁路货运客户价值预测分类器的训练,构造铁路货运价值预测模型;并对铁路货运客户价值预测模型进行实例验证和模型评估;分析铁路货运客户价值预测模型的在铁路货运客户画像和铁路货运客户价值变化预警方面的应用。研究结果表明:基于数据挖掘的铁路货运客户价值预测模型有比较良好的铁路货运客户价值预测能力,铁路货运客户价值预测有较为广泛的应用价值。
基于.Net的货运列车智能监控管理平台设计与实现
这是一篇关于铁路货运,智能监控,三层架构,软件平台,.Net/C#的论文, 主要内容为铁路货物运输作为一种传统的陆上货运方式,由于其运输量大、运输高效并且基本不受外界自然环境的影响已成为现今最主要的货物运输方式之一。由于铁路货运在运输方面的关键作用,维护和保障好铁路货运安全有效的运行自然成为了我国经济社会稳固发展的重要前提。目前在铁路货场已经运用了多种安全监控系统,但其本质上都是依赖人来浏览视频相机拍摄的画面,并不具备智能识别险情、报警、数据检索等功能,也无法应对监控网络化的需要。因此,构建一个针对铁路货运的安全监控平台,可在平台基础之上应用多种类型的智能监控,是十分有利和必要的。本文根据实际铁路货运安全监控的需求,提出了以.NET/C#技术、C/S模式以及多相机联合监控为基础的货运列车智能监控管理平台,包括软件设计和硬件部署设计。软件方面使用层次化的MVC设计,有利于软件的复用。在充分理解平台的功能性和非功能性需求基础上,平台用户分为普通用户和管理员用户。功能模块包括人员管理、相机管理、相机远程控制、视频图像数据管理、智能监控算法管理、软件个性化控制等。数据库使用SQLite 3以方便安装部署,并设计了用户信息表、相机信息表、行车工程表、行车图片表、软件参数表等数据表来存储数据。硬件设计主要包括多相机如何部署联动、如何触发拍照等。最终目标是通过该平台,开发者能够快速搭建出新的监控类应用,可以适应新的火车监控需求,最终实现软件复用。平台在Windows 7操作系统、.NET 4.0环境以及SQLite 3环境下部署运行和应用,并且运行结果良好,能够满足实际火车货运安全监控的需要。平台在满足传统监控需求基础上,可二次开发新类型的智能化监控,目前,智能监测货运列车车门闭锁的应用已部署在平台中,并在铁路货场投入使用。
基于数据挖掘技术的铁路货运客户价值预测
这是一篇关于铁路货运,客户价值预测,数据集市,数据挖掘的论文, 主要内容为随着交通运输技术的提高,货运市场运力日益繁荣,电商平台的发展提高了市场对货运运输效率和服务能力的要求,使得货运市场面临的竞争日益激烈。把握货运客户的历史行为数据,提前预测客户的未来价值是货运市场客户关系管理研究的重要的一环。本文以铁路货运客户的价值预测为目标,以数据挖掘技术为支撑,分析铁路货运客户相关数据源;引入数据集市的概念,设计了针对铁路业务部门使用的铁路货运客户价值预测的数据集市;基于传统RFM客户价值模型,选取适用于铁路货运行业的铁路货运客户价值评价指标,提出改进RFM铁路货运客户价值评价方法;基于铁路货运客户特征,选择随机森林算法模型进行铁路货运客户价值预测分类器的训练,构造铁路货运价值预测模型;并对铁路货运客户价值预测模型进行实例验证和模型评估;分析铁路货运客户价值预测模型的在铁路货运客户画像和铁路货运客户价值变化预警方面的应用。研究结果表明:基于数据挖掘的铁路货运客户价值预测模型有比较良好的铁路货运客户价值预测能力,铁路货运客户价值预测有较为广泛的应用价值。
基于.Net的货运列车智能监控管理平台设计与实现
这是一篇关于铁路货运,智能监控,三层架构,软件平台,.Net/C#的论文, 主要内容为铁路货物运输作为一种传统的陆上货运方式,由于其运输量大、运输高效并且基本不受外界自然环境的影响已成为现今最主要的货物运输方式之一。由于铁路货运在运输方面的关键作用,维护和保障好铁路货运安全有效的运行自然成为了我国经济社会稳固发展的重要前提。目前在铁路货场已经运用了多种安全监控系统,但其本质上都是依赖人来浏览视频相机拍摄的画面,并不具备智能识别险情、报警、数据检索等功能,也无法应对监控网络化的需要。因此,构建一个针对铁路货运的安全监控平台,可在平台基础之上应用多种类型的智能监控,是十分有利和必要的。本文根据实际铁路货运安全监控的需求,提出了以.NET/C#技术、C/S模式以及多相机联合监控为基础的货运列车智能监控管理平台,包括软件设计和硬件部署设计。软件方面使用层次化的MVC设计,有利于软件的复用。在充分理解平台的功能性和非功能性需求基础上,平台用户分为普通用户和管理员用户。功能模块包括人员管理、相机管理、相机远程控制、视频图像数据管理、智能监控算法管理、软件个性化控制等。数据库使用SQLite 3以方便安装部署,并设计了用户信息表、相机信息表、行车工程表、行车图片表、软件参数表等数据表来存储数据。硬件设计主要包括多相机如何部署联动、如何触发拍照等。最终目标是通过该平台,开发者能够快速搭建出新的监控类应用,可以适应新的火车监控需求,最终实现软件复用。平台在Windows 7操作系统、.NET 4.0环境以及SQLite 3环境下部署运行和应用,并且运行结果良好,能够满足实际火车货运安全监控的需要。平台在满足传统监控需求基础上,可二次开发新类型的智能化监控,目前,智能监测货运列车车门闭锁的应用已部署在平台中,并在铁路货场投入使用。
基于数据挖掘技术的铁路货运客户价值预测
这是一篇关于铁路货运,客户价值预测,数据集市,数据挖掘的论文, 主要内容为随着交通运输技术的提高,货运市场运力日益繁荣,电商平台的发展提高了市场对货运运输效率和服务能力的要求,使得货运市场面临的竞争日益激烈。把握货运客户的历史行为数据,提前预测客户的未来价值是货运市场客户关系管理研究的重要的一环。本文以铁路货运客户的价值预测为目标,以数据挖掘技术为支撑,分析铁路货运客户相关数据源;引入数据集市的概念,设计了针对铁路业务部门使用的铁路货运客户价值预测的数据集市;基于传统RFM客户价值模型,选取适用于铁路货运行业的铁路货运客户价值评价指标,提出改进RFM铁路货运客户价值评价方法;基于铁路货运客户特征,选择随机森林算法模型进行铁路货运客户价值预测分类器的训练,构造铁路货运价值预测模型;并对铁路货运客户价值预测模型进行实例验证和模型评估;分析铁路货运客户价值预测模型的在铁路货运客户画像和铁路货运客户价值变化预警方面的应用。研究结果表明:基于数据挖掘的铁路货运客户价值预测模型有比较良好的铁路货运客户价值预测能力,铁路货运客户价值预测有较为广泛的应用价值。
本文内容包括但不限于文字、数据、图表及超链接等）均来源于该信息及资料的相关主题。发布者：代码工厂 ，原文地址：https://m.bishedaima.com/lunwen/49985.html
