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教学楼课表分析：校园配送平台的需求预测模型
发布于2025-05-23 21:00:12
基于课表数据精准预估配送需求
课表数据是校园配送需求预测的重要基础。不同教学楼的课程安排差异明显，如文科楼在上午可能课程密集，而理科楼实验课多集中在下午。通过对教学楼课表的详细分析，能了解学生的在校时间和分布规律。
数据挖掘与特征提取
从课表中提取课程时间、课程类型、学生人数等关键特征。例如，大课往往涉及学生较多，配送需求可能更大。对这些特征进行量化分析，为后续模型构建提供数据支持。
预测模型搭建
利用机器学习算法，结合课表特征数据搭建需求预测模型。以某高校为例，通过分析历史课表和配送订单数据，建立线性回归模型，能较为准确地预测不同时间段的配送需求，为配送平台合理安排资源提供依据。
模型优化与应用
持续收集新的课表和配送数据，对模型进行优化。将优化后的模型应用于校园配送平台，能有效提高配送效率，降低成本，提升学生的服务体验。
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