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一个多因素组合数学模型及其算法

低碳发展是应对资源环境压力提高能源供应保障安全和减少碳排放的基本前提和必要条件0,发展低强经济实施低碳交通和低碳建筑,转变居民消费概念,创新低碳技术,从而最大限度地减少温室气体的排散的“低碳”发展模式已经在世界范围内得到普遍的认同。并成为新时期人类发展的目标”208年以来我国许多城市纷纷开展了低碳发展的试点实践目前,国内外有关低碳发展战略的研究很少,运用科学的战略分析方法进行低碳战略的定量分析更是缺乏本文将低碳发展战略作为一个多准则模糊决策问题,在传统的SWOT分析中引入模糊层次分析法,借助坐标系工具,构建低碳发展环境分析的名因素组合数学校型,并应用于株洲市低碳发展环境的分析评价中,对株洲市低碳发展的战略进行定位,为低联发展科学决策提供有力的工作。

  • 2021-04-17
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聚类集成算法在客户细分模型中的应用

营销分析、客户分析和内部运营管理是企业大数据应用最广泛的 3 个领域。基于某市烟草零售数据,运用聚 类集成算法构建客户细分模型,实现烟草零售精准营销。本算法集成了 Clara 算法和 K -means 算法,首先采用 Clara 算法随机生成初始聚类中心,K -means 算法进行无监督学习,得到最少代价的聚类中心,然后基于零售客户 基本信息进行聚类因子建模,将类别与档位进行维度交叉,对零售客户在档位内二次细分,优化迭代分配,解决烟草 零售客户档位内部差异化大的问题。经多种聚类算法比较,本文方法的总误差和误差波动率小于其他单一的聚类 算法。将该方法用于烟草营销投放策略,经市场验证,能够提升订足率和需求满足率。

  • 2021-04-17
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浅谈视频安防监控系统的全数字化发展趋势

全数字化视频安防 监控系统,以其数据传输可靠性高、传输速度快、多功能多角度多画面同步显示操作等功能特性,在小区安防监控智能人性化服务方面发挥着极其重要的作用。本文在论述了小区视频安防监控系统整体设计方案后,重点研究了全数字化视频监控系统的网络结构和功能实现。

  • 2021-04-17
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旅游城镇路网多目标优化模型及算法设计

为缓解旅游城镇的交通拥堵问题,提出将宏观交通仿真软件与启发式算法相融合进行路网优化设计.基于旅游城镇的交通流特点,将旅游城镇路网优化问题抽象为多目标优化模型进行研究.以路网中各条路段饱和度系统最优及投资成本最低为目标,建立多目标优化模型,寻求交通拥堵治理与道路资源投入博弈中的最优平衡点.运用TransCAD仿真软件,采用用户均衡模型对初始路网进行流量分配,基于遗传算法进行模型算法设计,编写Matlab算法程序求解模型.通过多次算法实验并对比分析实验结果,确定目标函数的最佳权重.算例分析结果表明,路网中所有路段饱和度的总和由16.70下降至11.12,平均值由0.93下降至0.62,且各优化后的路段饱和度稳定在0.5~0.8的合理范围内,路网整体饱和度明显降低且更加均衡,投资成本合理.研究结果对新型旅游城镇的路网规划具有一定指导意义.

  • 2021-04-17
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交互式多模型跟踪算法的模型组合问题研究

模型的选择和组合问题是交互式多模型跟踪算法中的核心问题,本文以海面机动目标跟踪问题为背景,将常速模型、常加速模型、转弯模型和当前统计模型进行不同的组合,作为交互式多模型跟踪算法的模型集,并对不同机动情况下海面目标跟踪问题进行了模型选择的性能比较,并分析了误差原因。蒙特卡洛仿真结果表明,以当前统计模型为基本模型集的交互多模型算法性能较好。

  • 2021-04-17
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536-酒店安防监控解决方案

酒店、宾馆由于工作性质的关系,主要是为客人提供住宿、餐饮、娱乐、休闲等业务,出入人员比较繁多,外地客人又占绝大部分,而犯罪分子恰好利用这种环境,潜入酒店、宾馆何机作案,直接影响到客人的人身安全和财产安全,直接影响到酒店、宾馆的声誉。建立监控、报警、通讯相结合的安全防范系统是行之有效的保卫手段。监控系统能对入侵者做到快速反应,并及时发现和抓获罪犯,对犯罪分子有强大的威慑作用。

  • 2021-04-17
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GSM短消息智能家居安防系统设计

GSM短消息智能家居安防系统设计可通过GSM短清息实现远程对家庭安防、家用电器、外出呼叫等智能化无线控制,并可以实时通过发送短消息,对家居情况进行监控。当家居出现异常情况时,可自动实现短消息自动循环报警。该处理器还可以通过RS232串行通信接口与PC机实现联网,便于物业管理中心对小区安防的监控与管理。

  • 2021-04-17
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国内最大规模5G智能电网建成

近日,山东青岛供电公司与中国电信青岛分公司、华为技术有限公司联合打造的5G智能电网项目建设完工。这是当前国内规模最大的5G智能电网。截至目前,合作三方在青岛西海岸古镇口、崂山金家岭、奥帆中心等地已部署30余个5G基站,有效提升了供电服务质量、电网运检效率及共建共享水平。

  • 2021-04-17
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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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