;Dear sir/madam, Thank you for your order. Shipping address for your order can only be changed prior to your package unshipped. Due to our high efficiency, I am afraid that your package has been shipped yesterday by e-Packet and the shipping address cannot be changed. So please check your package in time in case of losing. Maybe you can ask for your friend or neighbor to help. Hope everything will be fine. Best wishes, (Your name);Dear sir/madam, See your information, we are very sad. It is what
2022-05-19 09:06:47 12.14MB 综合资源 文档资料
飞行延迟预测 介绍 延误是任何运输系统中最令人难忘的性能指标之一。 值得注意的是,民航业者将延误理解为航班延误或推迟的时间。 因此,延迟可以由飞机的起飞或到达的预定时间与实际时间之间的差异来表示。 国家监管机构有许多与航班延误的容忍阈值有关的指标。 实际上,航班延误是航空运输系统中必不可少的主题。 2013年,欧洲有36%的航班延误了超过5分钟,而美国有31.1%的航班延误了超过15分钟。 这表明该指标的相关性如何,以及无论航空公司网格的规模如何对其产生影响。 为了更好地了解整个飞行生态系统,每时每刻都会收集来自商业航空的大量数据并将其存储在数据库中。 淹没在传感器和物联网产生的大量数据中,分析人员和数据科学家正在增强其计算和数据管理技能,以从每个数据中提取有用的信息。 在这种情况下,理解领域,管理数据和应用模型的过程被称为数据科学,这是解决与大数据有关的挑战性问题的趋势。 在此项目中,我
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美国交通运输部统计司公布的2015年国内民航航班数据,包括航班准点、延误、取消、转机和摘要等信息。
2022-05-14 14:47:55 192.33MB 航班取消 航班延误
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单机器提前拖后加权成本和最小调度方案生成的java程序说明和源代码
2022-04-06 02:22:12 333KB java 开发语言
Predicting_Flight_Delays 该项目旨在通过培训2018年和2019年美国的航班数据来提前一周预测航班延误
2022-04-05 06:41:14 613KB JupyterNotebook
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美国交通运输部统计司公布的2015年国内民航航班数据,包括航班准点、延误、取消、转机和摘要等信息。
2022-04-03 19:11:57 192.33MB 航班取消 航班延误
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美国运输部(DOT)交通运输统计局(BTS)对美国大型航空公司国内航班的准时到达和晚点情况进行的统计数据,时间开始于2003年6月,每个月美国交通运输统计司会发布上个月的航班准点到达、晚点、取消和转机情况数据。
2022-04-01 20:29:55 65.9MB 数据集
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旨在建立公交专用道延误与公交车流量的关系模型。为了方便建模,引入了单位公交专用道延误的概念,即公交车在单位长度(100 m)路段、单个站点和单个交叉口的延误之和。然后应用VISSIM仿真软件,按照参数标定、建立路网、设定输出文件、执行仿真、仿真模型的有效性检验等流程建立了公交专用道仿真模型。最后基于仿真输出的数据,建立了单位公交专用道延误与流量的线性模型。该模型可用于预测公交车在专用道的延误
2022-03-15 16:57:28 1.13MB 公交专用道 延误 流量 VISSIM仿真
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世界风java源码使用 NoSQL 分析航班延误和天气数据集 介绍 该项目的目标是构建一个应用程序,该应用程序可以从两个不同的海量数据存储中摄取、存储、分析和提取有意义的见解。 这些来源中的第一个来源是 NOAA(国家海洋和大气管理局),它为我们提供了来自世界各地站点网络的每小时天气天气观测。 第二个数据源是 UBTS(美国运输服务局),它为我们提供了航班历史和延误情况。 技术栈 Python Java SQL Hadoop HBase 火花 阿帕奇凤凰 阿帕奇飞艇 Scikit-学习 熊猫 决定技术栈的标准 天气和飞行数据集的大小分别约为 750 GB 和 225 GB。 巨大的数据量促使我们构建一个可扩展的分布式 NoSQL 数据库,例如 HBASE 来存储数据 原始形式的数据集不利于分析,需要大量的预处理。 自定义python脚本用于预处理数据 后预处理,我们需要一个可扩展的分布式流程,可以批量上传到 HBase。 Apache Spark 非常适合这里,因为它具有独特的内存处理能力,可以以非常高的速度处理大规模数据 该应用程序必须使其用户易于访问。 由于当前世界上的大多数用户已
2022-02-05 10:19:05 2.7MB 系统开源
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