基于共享单车出行数据的用户行为分析

基于共享单车出行数据,对用户总体出行时间和强度进行分析,并据此对高频用户出行日期和路线进行分类,针对用户出行目的地建立预测模型.结果表明,工作日和休息日出行时间分布存在显著差异,出行强度具有频率低、距离短的特征;高频用户出行轨迹在工作和休闲两维度上可归纳为三种类型;基于共享单车历史出行数据,建立用户出行目的地预测模型所得的准确率较为合理.     

城市区域多物流无人机协同任务分配

针对城市区域多无人机协同物流任务分配问题, 综合考虑不同无人机性能、物流时效性、飞行可靠性等影响因素, 以经济成本、时间损失和安全风险最小为目标函数, 构建多无人机协同物流任务分配模型。因问题规模大、求解复杂度高, 设计改进的量子粒子群算法进行求解。首先，为增强粒子遍历性和多样性, 采用均匀化级联Logistic映射进行粒子初始化; 其次，为避免算法陷入局部最优解, 引入基于高斯分布的粒子变异方式; 最后，为提高算法运行效率, 运用自适应惯性权重方法对粒子赋值。仿真实验结果表明，所构建的模型能够实现任务分配多目标优化, 贴近城市区域无人机物流配送实际; 所提算法与传统量子粒子群算法和遗传算法相比, 任务分配代价分别下降了5.9%和6.3%;并进一步对参数权重设置进行分析, 当3个子目标函数权重系数分别为0.225、0.275和0.500, 种群规模为150时, 算法规划的结果最优。     

基于混合优化算法的关节臂式测量机参数标定

为进一步提高关节臂式坐标测量机等高机动性精密测量设备的测量精度,使用D-H矩阵法建立其关节坐标转换数学模型并据此推导出参数误差模型.针对非线性多参数标定问题,通过变换分析消除了最小二乘法求解时矩阵中的冗余参数,降低了计算的复杂性.设定判定准则并实现最小二乘法和模拟退火算法的混合,提出了一种基于混合优化算法的参数标定方法,解决了LM算法的初值设定和SA算法的搜索效率逐步降低的问题.实验结果表明:关节臂式测量机参数经混合优化算法标定后,参数的误差范围有了显著的缩小,单点重复性误差的平均值减小了1.746 mm,长度误差的平均值减小了0.941 mm,测量误差得到了进一步的抑制.     

两种常用启发式算法在车间生产调度中的应用

通过对某电池生产的各加工流程进行相关数据的测量,分别运用Palmer算法和彼得罗夫-哈姆算法对生产进行排序,并计算出了经排序后产品的加工周期。通过比较发现,选择彼得罗夫—哈姆算法进行排产,能达到提高设备利用率、缩短产品加工周期的目标。     

过敏性疾病过敏原检测结果之影响因素的定量分析

针对过敏性疾病的过敏原检测结果。首先通过过敏原检测结果数据并结合性别、季节、年龄、时间四个影响因素利用EXCEL及SPSS软件进行Logistic二分类回归,在概率的角度上解释了这四个影响因素对于过敏性疾病的影响。其次通过方差分析和统计分析对不同类型的过敏性疾病间的差异和过敏原检测结果的趋势进行了解释。最后利用典型相关分析的方法得到PM2. 5浓度对于尘螨类过敏原结果影响最大,对动物皮毛类过敏原检测结果影响最小等结论。     

地理国情普查地表覆盖内业解译的质量问题研究

地表覆盖内业解译是地理国情普查的一道重要工序。地理国情地表覆盖内业解译现存图斑平面位置精度不足、分类错误多种多样等普遍问题,问题突出典型。文中针对这些问题图文并茂、清晰明了的进行了说明,并从多方面分析问题产生的原因,提出加强对技术指标和采集原则的学习和理解,加强内业与外业的结合,充分发挥解译样本的作用等建议,以有效提高内业解译的质量。     

基于一维数据逐段均匀条件下的参考分布研究

聚类分析中一个重要的问题是估计聚类数,GS方法通过参考分布对聚类数进行合理的估计,解决了其他聚类方法无法对应分为一类的数据进行分类的问题,具有更好的分类效果;目前已通过理论证明得出,在分布为对数凹且一维情况下,GS方法的参考分布为均匀分布,而有关其在其他条件下的参考分布研究较少;针对这一情况,提出解决一维且逐段均匀条件下GS方法的参考分布问题,以类内平方和为评价标准,通过拉格朗日乘数法求解与问题等价的优化问题,理论证出条件下总体均匀分布是类内平方和最大的情况,进而得出对于一维数据,逐段均匀条件下的参考分布仍为均匀分布的结论。     

切花的分类、栽培及应用

<正>观赏植物产品是园艺产品中的重要种类,在人们的日常生活中起到美化环境、陶冶情操、丰富精神文化生活的作用。观赏植物的茎、叶、花常用作插花、花篮、花圈或花环、花束及其他装饰等。用切花制作的花卉装饰造型不仅可以用来美化室内室外,创造优美舒适的生活休息环境;还可以用来美化布置各种集会、展览等场所,烘托或调节气氛。一、切花的定义及分类切花通常是指从植物体上剪切下来的花朵、花枝、叶     

巨灾风险大数据处理应急分类、分解、分拣算法与应用

本文主要研究巨灾风险大数据处理的应急分类、分解、分拣算法,给出了相应的算法原理和可操作的步骤.首先根据巨灾风险大数据灾害规模巨大的特征,提出了一种用来解决巨灾风险大数据中一级事件的应急分类与二级事件及以下更低级事件的应急分解算法,并以特大地震灾害作为实例进行了算法应用.接着定义了事故灾难度,用来对巨灾风险大数据处理过程中,对各种级别的事故灾难后果进行不同的数字标识.然后提出一种用来解决巨灾风险中大数据快速处理的应急分拣算法,并在汶川地震中大规模灾害的应急救援计划中进行应用.经过采用这样的应急分拣原理,就可以在面对巨灾风险大数据的复杂、繁多和零乱的重灾事件状态下,使整个应急救援方案优化,并能够有条不紊地进行救援.