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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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中石化镇海炼化专家分享EO-EG装置对标启示及优化

镇海炼化EO/EG 装置采用美国陶氏化学METEOR 工艺专利技术及催化剂,从2010年首次开工运行至今获专利商多项运行纪录,但乙烯单耗、能耗等关键指标在全球范围内的竞争力并不清楚。经了解美国飞利浦汤森公司(PTAI)自2003年开始在全球范围内发起EO/EG装置的综合性能及成本竞争力的横向比较,全球已有100多套装置加入。为了解装置的综合竞争力,提高运行水平,2018年该装置加入了PTAI组织的装置绩效对标体系。由对标结果可知,装置催化剂运行性能较好,检维修费用低,但装置能源消费较高。通过增加DEG 精制塔塔釜液进PGU精制塔流量、降低EO 精制塔汽提甲烷用量、降低再吸收水流量等操作优化,提高了PGU精制塔侧线MEG收率、降低了中压蒸汽用量7.0 t/h,减少EO精制塔汽提甲烷用量约33 kg/h,提升了装置整体竞争力。

  • 2021-04-30
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戴珍博士:调度运行领域电力人工智能应用

南方电网人工智能科技有限公司专家戴珍博士作了题为“调度运行领域电力人工智能应用”的主旨报告,征得戴博士同意,特与您分享。

  • 2024-09-02
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2023技术趋势报告

新一轮科技革命和产业变革突飞猛进,科学研究范式正在发生深刻变革,学科交叉融合不断发展,科学技术和经济社会发展加速渗透融合。科技创新广度显著加大,宏观世界大至天体运行、星系演化、宇宙起源,微观世界小至基因编辑、粒子结构、量子调控,都是当今世界科技发展的最前沿

  • 2023-02-08
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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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华为云管理园区解决方案智能调优和漫游技术白皮书2.0

如今移动终端的爆炸式增长,伴随着越来越多移动终端应用的出现,越来越多的客户将应用转移到了WLAN网络上承载。同时,为方便用户的部署、运维,通过云控制器管理网络的方式正逐步的在推广。通过云管理来控制客户的无线网络,其以部署快捷、集中维护、精简成本、大数据分析等优点,在商超、零售、企业办公等场景广泛应用。 区别于传统的WLAN网络,云管理的网络可以不用部署物理AC,通过控制器管理、控制云AP,云AP之间相互协调,实现传统的调优、漫游功能。

  • 2021-06-17
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基于滑窗算法和序列翻译模型的非侵入式负荷跨域分解_刘海东

非侵入式负荷分解作为实现电网与家庭用户能量监测的关键技术,能够量化能耗,为合理分配能源提供数据支撑。虽然目前已有算法在同数据集中功率分解准确率上有了很大的提高,但模型泛化性差且跨数据集间分解准确率低。为此,文中提出了一种基于滑窗方法的序列翻译优化模型,并运用迁移学习实现算法的跨数据集分解。该模型以滑动窗口的方式读取主电源有功功率的时间序列,采用基于LSTM编解码的序列到点模型预训练,经迁移学习获得训练模型,实现在不同数据集中的负荷分解。算例结果表明提出的深度学习模型在不同的数据集间训练测试均有较高的分解性能和准确率,提高了算法的泛化能力。

  • 2021-04-26
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石化装置设备完好标准

设备完好标准是设备处于完好技术状态的检查根据,也是计算设备完好率的基础与前提。那么设备完好标准是怎样定义的呢?石油化工行业中各种设备完好的标准是什么? 各地、各部门为了考核企业设备的完好率,规定了设备完好标准。

  • 2022-11-02
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工业时序基础大模型技术发展综述

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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2025年,全球人工智能市场规模达到3909亿美元,中国人工智能核心产业规模突破9000亿元。AIAgent细分市场以49.6%的年复合增长率高速扩张,制造业应用大模型的企业比例在一年之内从9.6%跃升至47.5%。从2024年初,中国日均词元(Token)调用量为1000亿;至2025年底,跃升至100万亿;2026年3月,已突破140万亿,两年增长超千倍。这些数字背后,是一场深刻变革的加速到来-人工智能正在从"能力突破"走向“系统重构”。

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