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共享自行车市场智能预测系统
摘 要：文中设计了一种基于共享自行车目的地预测的智能预测系统。该系统对单位用户信息进行整合，并使用机器学习算法实现目的地预测，每当有用户使用自行车时，系统将会对用户的目的地进行预测，从而提前采取措施，对车辆进行调控 该系统采用网络爬虫技术获取数据源作为训练集，机器学习算法采用Leak漏桶和KNN算法。通过机器学习，系统对共享自行车未来时段的车辆密度以图形化方式进行了展示。整个系统的使用性能良好、准确率达92%以上，能够较好地预测自行车下一时段的密度，从而达到调控的目的
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基于快速傅里叶变换的人体活动识别改进算法研究
摘 要：主要探讨了人体活动识别KNN算法的改进方法，该方法通过快速傅里叶变换算法和相关，性分析，把采集到的 信号时域特，性变成频域特性，从而实现了对人体活动模式的识别。
