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1.
加强人力资源管理与开发,是企业提高核心竞争力的重要手段。本文概述了地方国有企业人力资源管理的现状,对存在的问题进行了原因分析,并从彻底转变观念,树立正确、科学的人力资源观;提升人力资源管理在地方国有企业管理中的地位;构建人力资源管理与开发体系三个方面对如何加强地方国有企业人力资源管理进行了探讨。 相似文献
2.
任何一个企业或企业集团在其成长和发展过程中都会出现这样或那样的问题,会使发展停滞,严重的危及生存。这就需要及时发现问题,找出问题的根源,果断调整发展方向,实施战略转型,重新步入良性的发展轨道。 相似文献
3.
交通信息物理系统及其关键技术研究综述 总被引:2,自引:0,他引:2
为了给智能交通系统(ITS)的发展提供参考,针对传统交通系统因缺乏广泛的互联互通互操作而尚未实现充分的协调与优化问题,考虑信息物理系统(CPS)是通过集成计算、通信及控制技术将信息基元与物理元素融为一体,并基于信息系统和物理系统之间的相互作用与反馈,以实现对物理系统的精确认知和有效控制的特点,将CPS概念引入交通系统,对交通信息物理系统(T-CPS)进行了研究.通过分析ITS与CPS的现状,并结合交通系统的特点,构建了T-CPS基本架构,诠释了T-CPS各层次的功能及特点,并对T-CPS和ITS进行比较,讨论了T-CPS的若干关键技术,同时给出T-CPS的实施思路与应用展望.研究结果表明:T-CPS的研究正符合交通物理对象及环境与交通信息空间深度融合的需要,将为下一代ITS发展提供理论支撑. 相似文献
4.
为了给公交优先信号配时系统提供足够的"思考"时间和准确的控制依据,基于重庆市RFID电子车牌数据提出了一种采用自适应渐消卡尔曼滤波和小波神经网络组合模型动态预测公交行程时间的方法。综合分析公交行程时间的动态和静态影响因素,选取的模型输入参量为标准车流量、路段车辆平均行程时间、平均车速离散性和前班次公交行程时间。利用RFID电子车牌系统采集重庆市鹅公岩大桥路段车辆行驶数据,选取3 000组实际运行数据完成公交行程时间预测模型的训练,另筛选50组数据验证模型的有效性和准确性。研究结果表明:组合模型可动态自适应预测公交行程时间,预测值平均相对误差为3.23%,绝对误差集中在8 s左右,明显优于2种单一模型和基于传统GPS数据的公交行程时间预测模型,可认为选择RFID电子车牌数据作为组合模型的输入,能够明显改善模型预测精度;组合模型预测值的残差分布更为集中、鲁棒性较好,泛化能力强。选择平均绝对误差值、均方根误差值和平均绝对百分比误差作为模型评价指标,结果进一步表明,组合模型的综合预测效果明显优于单一的自适应渐消卡尔曼滤波和小波神经网络。研究方案可为先进公交信息化系统提供良好的技术支撑。 相似文献
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7.
根据公交浮动车辆实时GPS数据,考虑不同时段的路段平均速度、公交车站、信号灯等多因素的影响,建立了一种新的公交车辆到站时间预测模型.通过估计到达下游最临近站点的时间和判断道路上GPS数据的有效性等方法,改善了预测模型的精度,并应用重庆公交车辆数据对模型进行验证.计算结果表明:该模型能够实时预测公交浮动车辆到达下游站点的... 相似文献
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