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| 內容簡介： |
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共享单车运维管理直接影响企业降本增效以及用户满意度，甚至影响城市交通绿色可持续发展。虽然拥有用户出行大数据集，由于缺乏失效数据，共享单车的预防维修管理问题是学术界一直呼盱的研究点。本书充分挖掘用户出行大数据集中所隐含的共享单车可用性信息，基于用户出行链、系统可用性和维修管理等理论，综合运用深度学习来、强化学习、函数型数据分析、贝叶斯分析、离散事件仿真方法等，构建共享单车可用性分析、不可用共享单车识别和广义可用性评估及预测方法。为共享单车可用性分析及预防维修管理提供了理论、方法及技术路径，研究结果可以辅助共享单车运维管理决策优化。
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| 關於作者： |
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周瑜，男，博士，副教授，研究生导师，内蒙古大学经济管理学院副院长。中国统筹法优选法及经济数学学会工业工程分会常务理事、中国系统工程学会数据科学与知识系统工程专业委员会委员、中国优选法统筹法与经济数学研究会智能决策与博弈分会理事、中国运筹学可靠性分会理事。2020年入选内蒙古自治区高等学校“青年科技英才”支持计划。2023年入选内蒙古自治区新时代专业技术人才选拔培养项目第三层次人才。
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| 目錄：
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第一章 绪论
第一节 研究背景及意义
第二节 研究思路
第三节 主要研究内容
第四节 主要创新点
第二章 国内外研究现状综述
第一节 基于广义故障数据的系统可靠性分析
第二节 基于数据挖掘的系统故障知识发现
第三节 数据驱动的维修管理与决策优化研究
第四节 BSS健康管理
第五节 本章小结
第三章 系统可用性分析方法与模型
第一节 系统可靠性理论
第二节 系统可用性分析
第三节 系统可用性优化与保障
第四节 数据缺失及函数型数据分析
第五节 本章小结
第四章 系统可用性数据来源及统计分析
第一节 数据来源及预处理
第二节 统计分析
第三节 系统可用性特征分析
第四节 多粒度下用户出行模式的研究方法
第五节 真实需求问题分析
第六节 本章小结
第五章 基于函数型主成分及聚类的可用性分析方法
第一节 函数型数据构造
第二节 函数型可用性指标构建
第三节 函数型可用性分析方法
第四节 案例及分析结果
第五节 本章小结
第六章 基于出行链的可用性排序方法
第一节 问题的提出
第二节 图论的基本概念
第三节 构建基于出行链的可用性拓扑关系
第四节 基于滑动时间窗口的动态更新
第五节 案例及分析结果
第六节 本章小结
第七章 基于贝叶斯模型的单车不可用概率
第一节 问题的提出
第二节 模型假设
第三节 贝叶斯基础模型
第四节 带有协变量的贝叶斯扩展模型
第五节 案例及分析结果
第六节 本章小结
第八章 基于强化学习和PageRank的可用性分析方法
第一节 问题提出
第二节 不可用共享单车检测方法
第三节 案例及分析结果
第四节 本章小结
第九章 广义系统可用性仿真及迁移预测方法研究
第一节 问题提出
第二节 文献综述
第三节 基于离散系统仿真的可用性分析方法
第四节 系统真实需求仿真预测结果分析
第五节 案例及结果分析
第六节 本章小结
第十章 基于深度学习的广义系统可用性预测方法
第一节 站点真实需求
第二节 预测模型构建
第三节 实验参数设置
第四节 预测结果与评价
第五节 本章小结
第十一章 基于谱聚类和随机森林的用户出行需求预测方法
第一节 基于随机森林的用户出行需求预测方法
第二节 实验及结果分析
第三节 本章小结
第十二章 模型结果应用
第一节 系统可用性优化
第二节 预防维修管理决策
第三节 基于真实需求预测的调度优化
第四节 检修路线优化
第五节 本章小结
第十三章 总结
参考文献
后记
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