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102.
103.
104.
工程造价的控制与管理是一个动态的过程。市场经济的变化多端,使得工程投资的确定与控制变得更为复杂化,建设单位时时要有控制造价的经济头脑,发挥掌握第一手资料的优势,认真分析和充分利用建设周期中的重要信息,把握住市场经济的脉搏,最大限度地提高建设资金的投资效益。 相似文献
105.
中国铁路货物运输由于诸多因素的影响,在客户和货源数量上受到了冲击,需要在客户关系管理及营销等方面不断完善,其中客户细分是精确营销的重要手段.本文提出了基于RFM模型的,新的客户分类KFAV模型,并对货运客户价值进行了计算.之后引入了局部密度值ρ和斥类值δ,对传统K均值(K-means)聚类方法在初始聚类中心选取方面进行了优化.通过搭建hadoop集群环境,采用spark计算框架,对选取的大量货票数据进行仿真.仿真结果显示,基于KFAV模型的铁路货运客户细分方法更加具有针对性,并且改进的K均值聚类方法提升了算法的效率,同时基于大数据分析的spark+hadoop平台极大地降低了客户细分的运行时间. 相似文献
106.
盾构掘进性能预测对于工程施工周期和施工成本评估具有重要作用。为此,文章结合穗莞深城际轨道交通某标段工程实例,基于现场掘进数据,对复合地层条件下?8.81 m土压平衡复合盾构的掘进速度进行了多元非线性回归分析,分别建立了盾构掘进速度的直接多元非线性预测模型和非线性化处理后的多元线性预测模型,并对相同段的预测掘进速度与实际掘进速度进行了对比。结果表明:直接多元非线性预测模型与实际掘进速度的误差为9.035%,而采用非线性处理后的多元线性预测模型与实际掘进速度的误差为5.987%,优于前者。 相似文献
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108.
结合铁路货运行业的特征,获取其他货运市场数据,从客户发货情况、客户服务情况和运输市场情况3方面建立客户流失识别方法。根据铁路货运特征提出基于RFM的货运客户价值分类模型KFA和货运客户价值的计算方法。运用k-means聚类算法对货运客户进行分类,并利用支持向量机(SVM)建立各类货运客户的流失预测模型。制定评估标准来验证预测模型的预测效果。仿真结果显示,KFA客户分类模型具有较好的分类效果,按照不同客户分类建立支持向量机客户流失预测模型具有较强的预测能力,且对于不同观察窗口的数据分析结果差异性较小,说明模型具有较强的泛化能力,并且相比于全局预测,对于高价值客户更具有准确性,具有较高的实际应用价值。 相似文献
109.
张斌 《兰州交通大学学报》2003,22(2):102-104
线作为白描艺术表现形式的主要元素,从古至今被艺术家所关注,它的发展经历了从传统到现代日益成熟不断丰富的阐变过程。传统白描的线具备书法性、概括性、写意性和表现性等特征;现代白描的线在继承传统的基础上,借鉴西方艺术和民间艺术,加强了线的实验性。 相似文献
110.
改革开放16年来,摩托车以其新兴产业的迅猛发展之势,使我国一跃成为世界第一摩托车生产大国。由全国摩托车行业经济技术信息网独具慧眼创办的《摩托车信息》刊物,伴随着这一产业潮流,于1987年应运而生。在她即将迎来创刊100期并公开向海外发行之际,我们衷心地表示祝贺。《摩托车信息》作为我国摩托车行业唯一公开发行的综合信息月刊,自创办以来,始终把面向读者,为企业服务作为办刊宗旨,以迅速、大量的综合信 相似文献