线上线下流量趋势

本文分析了某知名网站的线上与线下流量趋势,线上流量在14到17点达到峰值,而线下流量则在18点达到高峰。通过统计分析,提供了不同时间段的浏览次数及独立访客IP数,揭示了用户活动规律。

本文以某知名网站数据为例,介绍互联网线上与线下的流量趋势。
关键词:流量趋势 统计分析
作者:比特量化

 

一、线上

9点到11点是一段次高峰,14到17是最高峰。

 

时段    浏览次数    独立访客    IP
0    281    174    177
1    98    59    60
2    56    39    38
3    49    26    28
4    20    11    12
5    13    9    9
6    15    8    9
7    87    48    49
8    391    263    250
9    1143    791    755
10    1481    948    905
11    1482    920    873
12    587    345    335
13    923    554    524
14    1663    860    785
15    1561    889    826
16    1669    907    776
17    1360    703    617
18    765    389    341
19    530    299    277
20    567    322    294
21    573    320    315
22    542    267    267
23    417    214    214

 

 

 生成图片

 

二、线下

18点为最高峰,之前急剧上升,之后缓慢下降。

 

 

 

时段    浏览次数    独立访客    IP
0    276    121    121
1    116    48    52
2    50    18    17
3    56    19    17
4    24    11    10
5    110    40    37
6    740    291    288
7    2495    908    896
8    1840    725    716
9    2792    1072    1041
10    4272    1619    1577
11    5584    2258    2203
12    6482    2719    2657
13    4640    1863    1829
14    3581    1490    1464
15    3993    1634    1616
16    7887    2820    2785
17    10733    4022    3977
18    15008    5454    5395
19    13472    4955    4916
20    12505    4615    4586
21    10328    3630    3609
22    3936    1373    1375
23    1263    452    454

 

 

图片

 

基于数据驱动的 Koopman 算子的递归神经网络模型线性化,用于纳米定位系统的预测控制研究(Matlab代码实现)内容概要:本文围绕“基于数据驱动的Koopman算子的递归神经网络模型线性化”展开,旨在研究纳米定位系统的预测控制方法。通过结合数据驱动技术与Koopman算子理论,将非线性系统动态近似为高维线性系统,进而利用递归神经网络(RNN)建模并实现系统行为的精确预测。文中详细阐述了模型构建流程、线性化策略及在预测控制中的集成应用,并提供了完整的Matlab代码实现,便于科研人员复现实验、优化算法并拓展至其他精密控制系统。该方法有效提升了纳米级定位系统的控制精度与动态响应性能。; 适合人群:具备自动控制、机器学习或信号处理背景,熟悉Matlab编程,从事精密仪器控制、智能制造或先进控制算法研究的研究生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标:①实现非线性动态系统的数据驱动线性化建模;②提升纳米定位平台的轨迹跟踪与预测控制性能;③为高精度控制系统提供可复现的Koopman-RNN融合解决方案; 阅读建议:建议结合Matlab代码逐段理解算法实现细节,重点关注Koopman观测矩阵构造、RNN训练流程与模型预测控制器(MPC)的集成方式,鼓励在实际硬件平台上验证并调整参数以适应具体应用场景。
评论
成就一亿技术人!
拼手气红包6.0元
还能输入1000个字符
 
红包 添加红包
表情包 插入表情
 条评论被折叠 查看
添加红包

请填写红包祝福语或标题

红包个数最小为10个

红包金额最低5元

当前余额3.43前往充值 >
需支付:10.00
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包

打赏作者

比特量化

你的鼓励将是我创作的最大动力

¥1 ¥2 ¥4 ¥6 ¥10 ¥20
扫码支付:¥1
获取中
扫码支付

您的余额不足,请更换扫码支付或充值

打赏作者

实付
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明:

1.余额是钱包充值的虚拟货币,按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载,可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值