客流监测

旅游数据的可视化监测工具里，这套旅游客流动态监测系统还蛮实用的。基于基站定位的数据采集，实时监测景区人流变化，数据刷新也比较快。像是节假日人流一多，它会自动提示预警，还能快速调配人手，响应也快。 图表量化方面做得还不错，游客行为、客源分布、活跃人群画像这些功能挺齐的。比如你想看最近哪类游客多，来自哪个省，系统都能一目了然。像湖南游客多了，那餐厅可以赶紧备点湘菜食材，提升体验。 数据积累也蛮靠谱的，历史数据能深层，适合做长期运营决策。比如游客停留时间、频次这些，帮你规划景点布局，也能提升景区的吸引力，蛮适合做智慧旅游的底层支撑。 整个方案适用于景区、商家、游客和管理部门，算是个多端协同的智慧旅游

城市轨道客流时序数据集提供城市轨道客流的时序数据。

各站点各时刻的客流数据，挺适合拿来做数据可视化练练手。数据是按进站口整理的，清晰明了，结构也比较规整，直接用 pandas 就行，响应也快，蛮方便的。 各站点各时刻的客流数据，挺适合拿来做数据可视化练练手。数据是按进站口整理的，清晰明了，结构也比较规整，直接用 pandas 就行，响应也快，蛮方便的。 数据可以用来画客流时序图，像早晚高峰的波动，或者节假日的异常流量，一眼就能看出来。用 Python 画图还挺顺手，matplotlib、seaborn 这些库随便上。 你如果想配合站点地理信息一块玩，可以看看 深圳地铁站点经纬度查询，坐标一挂，地图一画，效果一下子就有了。 另外，做预测也可以试试

SqlServer2005Express中的事件监测器

实时掌握景区客流信息对于景区管理和游客体验至关重要。本系统利用旅游大数据，实现对景区实时客源数量的精准监控，为景区管理决策提供数据支持，提升游客旅行体验。 系统功能： 实时客流统计： 通过接入景区门禁系统、视频监控系统等数据源，实时统计景区游客数量，并以图表、地图等可视化方式展示。 客流预测预警： 基于历史数据和实时客流信息，利用机器学习算法预测未来一段时间内的客流量，并在客流量超过预警阈值时及时发出预警信息。 客流特征分析： 分析游客来源地、年龄、性别等特征，为景区制定精准营销策略提供依据。 客流疏导优化： 结合景区地图和实时客流分布情况，为游客提供合理的游览路线建议，避免局部区域过度拥

可以实时监测数据库的运行状态和执行的SQL语句，以便分析资源消耗情况并进行优化。

中科正奇饮食业油烟监控系统简介： 一、执行标准：- GB18483-2001《饮食业油烟排放标准(试行)》- HJ212-2017《污染物在线监控（监测）系统数据传输标准》- DB11/1488-2018《餐饮业大气污染物排放标准》- SZDB/Z 254-2017《饮食业油烟排放控制规范》- HJ/T76-2007《固定污染源烟气排放连续监测系统技术要求及检测方法》 二、油烟监测外观：可视外窗型 显示页面选型：4.3寸触摸液晶屏 油烟测量原理：电化学式油烟微粒荷电原理、红外 颗粒物测量原理：光散射式 非甲烷总烃测量原理：电化学、红外 三、硬件功能选型：- 实时监测油烟、颗粒物、非甲烷总烃

遥感监测草地生产力的思路，用的就是光能利用率模型那一套，像LAI、FPAR这些参数，都能靠遥感数据拿到，基本不用天天跑野外。青海的案例做得挺细，从地形、草地类型到 NPP 的空间分布，讲得清清楚楚。2006 年一整年的数据也扎实，夏天草地最旺、冬天几乎躺平，这趋势一看就明了。如果你搞生态遥感或者 NPP 相关研究，这套东西你肯定用得上。

在维护ORACLE数据库的过程中，日常监测显得尤为重要。通过定期检查数据库性能和运行状况，可以有效预防潜在的问题。

气候异常监测是气候变化研究中的关键领域，识别和分析气候系统中的突发现象，如极端高温、暴雨、干旱等对生态环境、社会和经济活动的重大影响。本主题下的四个MATLAB文件包括：MK突变检验、MKtest1.m、MKTEST.M和TTEST.M。MK突变检验是一种非参数方法，用于检测时间序列中的单调趋势或突变点，特别适用于非正态分布的数据。MKtest1.m和MKTEST.M可能是不同版本或扩展功能的实现，TTEST.M则用于比较不同时间段或地点的气候数据。这些工具为科研人员提供了多方面的分析能力。