路线优化 源码
使用实时社交媒体信息优化急救人员路线 战队:塞缪尔·霍克斯,狄娜·巴哈尔,拉明·瓦法达里 问题陈述 在现代时代,通过社交媒体平台传播信息比通过官方新闻媒体传播信息更快。 我们的客户美国医疗响应(AMR)希望在自然灾害或危机期间缩短救援人员的响应时间。 为此,我们建议评估在紧急情况下,Twitter帖子是否可以有效地用于实时响应第一响应者的潜在交通问题。 方法 为了实现此目标,我们将问题分为两部分,一项是在事故中检测Twitter词汇变化的可行性研究,另一项是使用Twitter帖子评估Google地图路线潜在风险的特定用例研究。 A部分:可行性研究 通过使用Twitter数据,NLP和Logi
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Route_Optimization-master.zip
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Route_Optimization-master
optimizing-first-responder-routes-using-real-time-social-media-information.pdf
1.51MB
code
03_combine_incidents_data.ipynb
16KB
.DS_Store
6KB
02_twitter_incident_scraper.ipynb
11KB
01_here_traffic_scraper.ipynb
14KB
04_modeling.ipynb
63KB
05_case_study_saddleridge_fire.ipynb
704KB
REAME_test.ipynb
9KB
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