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数据预处理

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（1）利用python对数据文件进行整合。由于数据文件过多，不便于后续的数据分析，本文利用python遍历每一个数据文件，将其整合至一个“.csv”文件，见附件“数据整合.csv”。
（2）缺失值处理。由于需要对数据进行统计分析，而缺失值会导致统计结果出现偏差，故本文删除缺失值，不做插值处理，避免影响统计结果。

问题一

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• 2.1 基于DSA的BS景点查询
• 2.2 基于改进聚类算法与Spearman的城市分类与识别
  • 2.2.1 基于改进简单聚类算法的各城市不同分数景点数量统计
  • 2.2.2 基于Spearman相关性分析的BS景点最多城市的识别

问题二

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• 3.1 评价体系的构建
• 3.2 基于AHP-TOPSIS算法的评价模型建立与求解
  • 3.2.1 AHP模型的建立
  • 3.2.2 TOPSIS模型的建立
  • 3.2.3 AHP-TOPSIS模型求解

问题三

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• 4.1双目标0-1线性规划模型的建立
• 4.2 基于改进NSGA-Ⅱ算法的求解
  • 4.2.1 NSGA-Ⅱ算法
  • 4.2.2 可变长度的编码及解码方案
  • 4.2.3 基于比例系数的交叉方式
  • 4.2.4 随机变异
  • 4.2.5 不可行解的修复
• 4.3 模型求解结果
  
  

问题四

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• 5.1双目标0-1线性规划模型的建立
• 5.2 基于改进NSGA-Ⅱ算法的求解结果

数据与代码

问题一

问题二

问题三

问题四

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