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在将类似问题总结为考虑风险阈值的物流基础设施网络布局模型(Logistics Infrastructure Network Model under the Risk Threshold:LINM-RT)的基础上,把物流网络上的设施分为两种:“不可靠物流设施”和“可靠物流设施”.模型考虑了设施的最优数量和布局方案,研究拟通过各个设施对消费者需求的配送情况和设施类型的不同给出不同设施的布局方案,分析中断风险概率和消费者的需求对布局产生的影响和表现.分析了在已知条件充足的情况下,如何将LINM-RT模型简化为经典的无设施容量限制设施布局问题模型,并用拉格朗日松弛算法快速地去求解LINM-RT模型.研究结果证明了风险阈值的存在,用算例进一步说明在不同风险概率下物流基础设施网络布局选择是不同的. 相似文献
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为提高公路货运量预测的准确性,依据南宁市历史年份的公路货运量数据建立公路货运量的BP神经网络预测模型。将模型在MATLAB软件环境下进行编码并运算,通过对数据的反复训练和学习最终得到预测值。经过实例分析证明基于BP神经网络的货运量预测模型的有效性。为证明不同方法间的差异性,利用趋势外推法、三次指数平滑法、灰色预测法以及指数回归法对南宁市公路货运量进行了预测。通过对比分析,得到不同方法的相对误差。可以看出,基于BP神经网络的货运量预测模型较传统预测方法有较大的优越性,BP神经网络模型能够揭示货运量的非线性变化关系,准确地拟合原始数据。 相似文献
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2007年4月18日,中国铁路成功实施第六次大面积提速调图,上千列提速旅客列车飞驰在祖国的万里铁道线上。而其中最为引人注目的就要数最高运行时速超过200公里的“和谐号”CRH系列国产化动车组了。它们以靓丽的外形,矫健的身姿和风一般的速度吸引了所有乘客的目光。那么,它们到底是什么样的列车呢? 相似文献
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