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Golong -Technologie: Big Data Cloud -Plattform des Busses

269 Wörter | Letzte Aktualisierung: 18.04.2024 | By Golong
Autor: Golong
Wir sind ein führender Anbieter von Zahlungssystemen für den öffentlichen Nahverkehr, der 2015 gegründet wurde. Wir konzentrieren uns auf die Entwicklung und den Betrieb intelligenter Hardware und Software für IoT, Gesichtserkennung und digitale Währung.
Golong Technology: Big Data Cloud Platform of Bus
Inhaltsverzeichnis

    Hangzhou Golong Technology Co., Ltd. erstellt ein Cloud -Plattform -Framework für Smart -Bus -Big -Data -Dienste basierend auf Big Data und Cloud Computing -Technologie. Es kann algorithmische Modelle für echte Zeitinformationen durch massive Daten des Busbetriebs sammeln, speichern und erstellen, die eine Big -Data -Modellierung und Analyseplattform für den städtischen Smart -Transport bereitstellen. Darüber hinaus kann die Sammlung von Informationen, die Betriebsüberwachung, die intelligente Planung, die Informationsveröffentlichung und das ERP -Management für Busse durchgeführt werden, was die betriebliche Effizienz des Bussystems erheblich verbessern wird, sodass Passagiere ein besseres Busfahrterlebnis haben können.

    Die Big Data Cloud -Plattform von Smart -Bussen baut die Fähigkeit auf, die städtische Reisesituation zu kennen und die Regeln genau zu entdecken. Zunächst kann es die vorhandenen Probleme auf den Routen diagnostizieren. Darüber hinaus kann es Routen und Stationen anpassen und optimieren und die Bewertung analysieren und die Entscheidung optimieren. Außerdem kann es die Eigenschaften der Reiseanforderungen in verschiedenen Szenarien ausgraben, Buslinien planen und anpassen und die Betriebskapazität genau nutzen. Mit Ausnahme dessen kann es wissenschaftlich die Routen und den Betriebsstatus bewerten und eine effektive Grundlage für Manager zur Praxis bieten.
     
    Durch die Einrichtung von geschlossenem - Schleifen ganz - Prozessmanagement der Überwachung, Analyse, Diagnose, Optimierung und Bewertung kann die geschlossene - Schleife unendliche Verbesserung und Iteration der Plattform mit der Kombination aus Expertenerfahrung und Modellalgorithmen realisiert werden. Gleichzeitig kann es die Veränderungen der städtischen Reisemerkmale, der städtischen Struktur und der Bevölkerung zeigen. Das Upgrade -Indexsystem kann an städtische Reisebedürfnisse angepasst werden, um die effektive Kombination und gemeinsame Entwicklung der Plattform und der Stadtentwicklung zu erreichen.