针对当前无线门铃需要频繁更换电池的功耗性问题，提出了基于无线通信技术和物联网技术相结合的智能可视化低功耗WiFi门铃系统。该系统以带有片上WiFi功能的单片CC3200为核心，搭载摄像头、OLED屏等外设，采用具有Android系统的智能手机为移动终端。结果表明，当无访客时门铃处于休眠状态，可大幅度降能耗；当访客到来时门铃从睡眠模式被唤醒，自动连接WiFi设备，主人可通过移动设备在App上接收音视频流数据，实现远程实时可视化对讲。基于实际数据，分析了网约车需求时空分布特性及影响因素与网约车需求量的相关性；针对标准LSTM 模型在时序数据预测中存在的问题， 提出了GWO 改进LSTM 网络参数的网约车短时需求预测模型，并对模型效果进行实例验证。结果表明，该模型相较于标准LSTM 和BPNN， 预测效果均有较大提升；寻优过程中，灰狼优化算法有种群多样性差与后期收敛速度慢等缺陷，将对灰狼优化算法进行改进以优化模型。
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