太平洋粤新二期扩建工程动工

珠海太平洋粤新海洋工程有限公司于2015年1月20日上午在办公综合楼前隆重举行了二期扩建工程暨生产运输桥梁动工仪式。珠海太平洋粤新海洋工程有限公司总占地面积20万平方米,一期总投资达3亿元,年产值近10亿元,一期已开发面积15万平方米,新建的二期工程占地面积约5万平方米。由于公司一期厂地生产规模已基本达到饱和,为了满足生产经营需求,公司开发二期土地,预     

基于客户满意度的货运动车组开行方案研究

高铁货运逐渐兴起,本文对货运动车组开行方案优化进行了研究。针对高铁运输安全、快捷、运输成本较低等特性,提出以货运动车组及客货混编动车组为主,客运动车组捎带运输为补充的开行模式,结合运输需求、线路通过能力等限条件,以运输成本最小和货主满意度最大为目标,建立多目标综合优化模型,运用线性加权组合法,以lingo软件为依托进行求解。通过算例给出具体开行方案,并对同一运输区间各种运输方式的单位成本及用时进行对比分析。结果表明,相对于传统运输方式,高铁货运综合运输成本较低,用时更短,能够兼顾运输企业与货主的双重要求;所建模型优化效果明显,可为未来货运动车组的开行提供参考。     

建成环境对城市停车需求影响的非线性模型

为精细化把握城市建设项目在微观空间尺度下的停车需求规律，从空间视角探究停车需 求与建成环境之间的关系。通过高峰小时建筑物单位面积的停车生成数表征停车需求，以土地 利用混合度、路网密度、公交服务水平等9个因子描述建成环境，分别构建建成环境对停车需求影 响的普通最小二乘(Ordinary Least Squares，OLS)模型与梯度提升迭代决策树(Gradient Boosting Decision Tree，GBDT)模型。以保定市主城区停车调查数据中的商业类配建停车场为对象，基于 停车调查数据、兴趣点数据(Point of Interst，POI)、道路网络数据等多源异构数据进行模型实证分 析。结果表明，考虑非线性效应的GBDT模型比OLS模型具有更好的拟合度。从影响贡献度来 看，配建指标(18.92%)与区位(15.23%)是影响停车需求的最重要建成环境因素，交叉口密度 (5.19%)贡献度最小；在非线性关系方面，建成环境因子与停车需求均具有非线性关系与阈值效 应，除交叉口密度及人口密度与停车需求呈现U型关系，其余因素与停车需求的关系整体上保持 正相关或负相关。     

基于滚动时域优化的共享自动驾驶汽车动态调度方法

共享自动驾驶汽车被视为未来城市交通系统的重要组成部分。本文考虑随机订单需求研究共享自动驾驶汽车的动态调度优化方法。通过建立车辆调度时空网络，分别针对订单分配与空车移位生成车辆运行时间弧，提出车辆调度问题的刻画方法。基于马尔科夫决策框架，以时空节点流量为状态，以时空弧流量为决策变量，建立最大化系统净收益的车辆动态调度优化模型。 采取滚动时域优化思想，建立含前视时间窗的随机规划模型，并利用CPLEX优化引擎，滚动求解车辆动态调度决策结果。Sioux Falls网络算例结果表明，滚动时域优化方法可保证车辆动态调度决策效果，提升系统运营效率。在计算时间限制下，滚动时域方法应优先采用长时间窗中等规模 样本。在最大化系统净收益的同时进一步最小化乘客等待时间，可有效提升车辆动态调度决策效果。     

城西所:“阳光五行”树品牌

优质服务是供电员工永恒不懈的追求。城西所在日常工作过程中,规范业务流程,注重队伍建设,不断夯实管理基础,加强体现徽文化特色的"阳光五行"品牌建设,促进了供电所管理水平的有效提升。国网安徽歙县供电公司城西供电所以"星级晋阶"管理为契机,严格执行国家电网公司供电服务"三个十条",规范业务流程,注重队伍建设,不断夯实管理基础,加强体现徽文化特色的"阳光五行"(阳光茶园     

德鲁里:散货运输市场2017年将复苏

<正>全球航运咨询公司德鲁里发布最新版的干散货航运市场报告指出,尽管干散货航运市场预计在未来两年内温和复苏,但是直到2017年前都不会实现盈利。干散货航运市场对需求波动反应一向敏感,七年前由于市场需求驱动,将干散货航运市场推向顶峰,令不少船东资金充裕,帮助他们在持续弱     

物流管理中的需求预测

主要针对现代物流管理中市场需求的特性和可预测性,探讨了需求预测的步骤和方法。     

竞争中二度价格歧视研究

运用博弈论知识，采用定量分析方法，系统地讨论了二度价格歧视条件下竞争厂商的利润最大化条件．首先讨论了二度价格歧视利润最大化条件，然后将此条件加以推广．接着分别研究了线性需求函数和非线性需求函数情形下的利润最大化问题．针对上述问题，均给出了严谨的理论分析和有关计算公式．     

自组织人工神经网络在民航旅客盈利能力细分中的应用

目前采用的基于里程的旅客划分方法不能清晰区分旅客价值，应用Kohonen T自组织特征映射的人工神经网络模型将反映旅客盈利能力的多维行为特征属性数据以有序的方式映射到对旅客盈利性判别等级的低维空间，形成对旅客正确识别的一种拓扑意义的有序图。试验结果表明，此模型对客户细分识别成功率较高，准确率可达90．8％。