城市快递末端节点规模影响因素探讨

电子商务的发展使得快递末端节点数量不断增加,但是在规划末端节点上大多按照经验设置,造成许多末端节点的规模并不合理。为了明确影响城市末端节点规模的因素,为合理规划末端节点提供依据,本文通过实际调查收集了城市快递末端节点的一手数据,并采用灰色关联度法确定了影响末端节点规模分拣暂存区的主要因素。根据分析结果显示,派件量、快递员数量、快递配送频率和快递到达频率为主要影响因素。根据主要影响因素提出了确定末端节点规模的一般流程和通过将末端节点部分功能转移至上级节点以此降低末端节点成本的建议。     

一种基于机器码存储的改进遗传算法的应用研究

提出了一种基于机器码存储的改进遗传算法，适于优化大型多变量问题。开发的C 基本位操作算子，使此算法仍可沿用传统二进制遗传算法的交叉变异操作。这一算法在内存和时间上占优势，是一种稳健的、全局搜索能力较强的优化算法，并在建立河北省某地区的年降雨神经网络预测模型的实践中得到了验证。     

单桩荷载与沉降关系曲线的神经网络预测方法

本文提出了一个预测单桩荷载-沉降关系曲线的BP神经网络模型。该网络模型包含两级网络，第一级网络以桩长、桩径、桩侧土层的分布情况，桩侧与桩端土层的物理力学指标为输入元，来先预测出单桩的极限承载力及其对应的极限沉降；第二级网络以第一级网络的输入元和输出元作为其输入元，进一步预测各分级荷载下桩的沉降。实际预测精度一般能达到15％以内，且稳定性较好，表明神经网络模型略优于通常的经验公式方法和数值方法。     

基于神经网络的我国货运市场分析

采用BP神经网络方法建立了我国货运市场的预测模型，并从宏观经济发展角度出发．系统地探讨了我国货运市场发展变化的内外在因素并提出了相关政策建议。     

模糊神经网络在摆式列车作动系统故障诊断中的应用

针对摆式列车倾摆作动系统故障所具有的模糊性，提出了一种基于模糊神经网络的故障诊断方法，将模糊理论与神经网络融合在一起，实现了对故障的模糊诊断，给出了模糊神经网络的结构，该网络由两部分组成，前一部分为模糊量化部分，后一部分为神经网络部分，根据输入特征量的实际情况，确定了各模糊子集上的隶属度函数，提出了一种阈值向量故障判别方法，使故障判别更具灵活性和合理性，根据相关文献构造了倾摆作动系统的构造判别表，形成故障诊断理论样本。以摆式列车倾摆作作动系统对象，就倾摆作动系统中几种典型的故障模式，有用模糊神经网络方法作了识别，仿真结果表明，该方法是行之有效的，为在摆式列车实车倾摆作系统故障诊断中的应用提供了理论依据。     

高速公路交通阻塞量预测新探

本文描述了日本阪神高速公路上交通阻塞的变化规律，提出了预测其交通阻塞的神经网络模型，并用实例数据进行了验证和预测分析。与用线性回归分析模型的分析结果比较，该模型适应性强，精度也较高。     

船用陀螺随机漂移建模方法的研究

论述了几种主要的陀螺仪漂移建模方法，介绍了各种方法的特点及建模公式，为我们建立准确的陀螺随机漂移模型提供了参考。     

浅谈大学校园灰色文化

教育是一个系统工程，而校园文化是其中一个重要部分，本文着重探讨了新时期校园灰色文化对学生的负面影响，提出了一些建设性的观点。     

工程评标中的灰色决策方法

基建工程采用招标方式确定工程承包者是国际通行做法，灰郄局势决策是继模糊综合评判方法之后，又一种多因素综合评价方法，以简单的计算给出评标中的量化指标，使评结果更加合理和更为客观。