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基于混合算法的需求响应公交灵活调度模型_靳文舟

需求响应公交(DRT)是一种新型的公共交通服务模式,为了使DRT理论能更贴合实际应用于低密度人口地区,提出了考虑多种车型和多种运营模式的公交灵活调度方式。首先设立车型和路径的双决策变量,并构建了考虑多种车型和多种运营模式的公交灵活调度模型;然后采用大循环小循环混合模式设计了混合遗传蚁群算法HGACO,该算法混合了最近邻搜索算法、2-opt法、目的地降维算子、遗传算法和蚁群算法;最后以揭西南部部分地区至城中心的3个时段为例进行调度。结果显示:考虑多种车型和多种运营模式的公交灵活调度模型具有经济性和可操作性,该模型可以使低密度地区的需求响应调度更加科学和经济;改进的混合遗传蚁群算法HGACO的求解能力、精度和稳定性均优于原算法,可以稳定地求得DRT灵活调度问题的较优解。

  • 2021-04-20
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中国2030年能源电力发展规划研究及2060年展望

中国2030年能源电力发展规划研究及2060年展望

  • 2021-03-30
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元宇宙火爆之下,区块链从理想照进现实

现在,我们看到的是越来越多的「元宇宙+」的概念开始取代「区块链+」的概念,成为了新的角逐战场。元宇宙火爆之下,区块链从理想照进现实

  • 2022-09-27
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《煤炭工业矿井设计规范GB50215-2015》

《煤炭工业矿井设计规范 GB50215-2015》

  • 2022-03-25
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QuestMobile中国移动互联网2020年度大报告上篇87页

本报告主要对中国移动互联网2020年进行盘点总结,2021年进行趋势预判,并发布年度榜单。 1)数据选取时间:2020年1-12月 2)数据来源: QuestMobile TRUTH 中国移动互联网数据库 QuestMobile TRUTH 全景生态流量数据库 QuestMobile GROWTH 用户画像标签数据库 QuestMobile AD INSIGHT 广告洞察数据库 QuestMobile NEW MEDIA 新媒体数据库 3)主要研究模型:行业发展生命周期理论、行业集中度理论增长、营销、运营相关:用户增长、细分行业发展及典型APP的发展生命力用户分层与画像相关:用户群组聚类、用户行为密度和使用依赖性研究用户动机与行为关联相关:分析用户行为变更、需求供给和满足、以及产品成长和用户行为关联关系

  • 2021-08-02
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智慧社区、智慧消防物联网解决方案(68页 PPT)

物联网智慧消防远程监控系统,主要由末端数据采集设备、信息采集传输设备及服务器、web端应用端组成,系统采用模块化设计,可根据客户需求定制增减子系统模块以及服务项目。子系统包含:智慧用电安全管理系统、智慧烟感监测系统、智慧气体监测系统等。

  • 2021-06-21
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互联网时代的大财务思维与财务转型

互联网时代的典型标志:移动互联网、大数据、云计算、物联网。最终实现人、信息、物、服务等之间的“大互联”。◆消费环境决定思维方式,丰腴经济和用户个性化更加强化了互联网思维。互联网思维不是技术思维、不是营销思维,是重新审视我们的战略、商业模式、运营模式、组织模式,通过互联网思维逐步改造价值链的每一一个环节。

  • 2021-04-24
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5G-V2X辅助下基于站点区域类型的城市充电站规划方法

5G 技术发展使用户能够通过车联网和 V2X(vehicle  to  everything)技术快速获取周围物理环境的信息。车辆、电网运营商等也能根据路网信息进行更好的资源分配与调度,从而促进现代化智慧交通、智慧城市等发展战略的实现。考虑到现代化城市不同区域承担着不同功能,在车辆停靠、电网容量、土地约束、成本价格等方面具有不同特征,为优化充电站部署,建立了 V2X 辅助下城市区域特征差异充电站模型。考虑实际情况,引入 M/M/S/K 排队模型和用户充电决策模型对用户行为进行刻画。进一步建立优化模型,在用地面积、电网容量以及服务需求的约束下,通过充电站点选择和充电桩部署,最大化运营商收益。为求解该问题,设计了一种基于站点容量和用户充电行为的充电站网络规划方法,首先求解给定站点的最优充电桩部署数目,然后对候选站点进行筛选聚合实现充电站网络优化。仿真验证了所提优化方法的有效性,所提充电站网络优化方法能够有效提高站点内充电桩利用率,减少运营商建设成本,提升运营商整体盈利。

  • 2021-04-18
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时序大模型是面向时间序列数据的基础大模型,以 Transformer 等架构为核心,通过在海量多领域时序数据上进行预训练,学习时间维度上的通用模式、周期规律与长距离依赖关系。区别于传统时序模型针对单一任务单独训练,时序大模型具备强大的迁移能力,只需少量样本微调或零样本提示,即可适配时序预测、异常检测、缺失值补全、时序分类等下游任务。在工业场景中,它能够直接处理传感器、设备测点产生的海量时序信号,挖掘设备状态演变规律,支撑设备故障预警、工况识别与生产趋势预判,为工业智能落地提供底层模型能力。如:中服云的CServerAIR

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