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停车诱导系统中车位预测模型的研究 摘 要 研究城市停车诱导系统的停车车位占有率预测问题。首先提出墓于B P神经网络的车位占有预测模型, 同时将自适应 学...

于 2023-04-04 发布 文件大小:279.66 kB
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停车诱导系统中车位预测模型的研究 摘 要 研究城市停车诱导系统的停车车位占有率预测问题。首先提出墓于B P神经网络的车位占有预测模型, 同时将自适应 学习速率调整法和加入动量项方法用于改善基本B P神经网络, 优化了学习速率, 减少了训练过程的震荡趋势, 改善了网络的收效 隆。以此为基础实现了停车位的智能预测 0最后, 进行了多种方法比对实验-err

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    本文讨论的问题主要涉及货运的配载,而货运配载的目标是实现车与货的高效匹配, 降低空载率以减少货物运输过程中因此而造成的经济损失。货运配载问题涉及两方面的 内容:车辆利用和货物装载。本文主要从这两个角度角度来分析解决问题。 对于问题1,我们首先通过分析复杂的变量及他们之间的关系,建立规划模型。为 了求解这个模型,我们进行了一系列的简化,使得模型求解切实可行。求得较优的方案, 而且各辆车均匀负担。该方案的总费用为4877.2。 对于问题2,我们在模型1 的基础上进行了改进采用类似的方法求解。也得到了较 优的方案,其总费用为4484。该方案中只用了4 辆车,节省很大的成本。同时指出了模 型求解的关键困难所在,给出了新的思路。 问题3 的思考中,提出了利用图论的有关思想。 在文章的最后,我们针对所建的模型进行了分析,并提出了新的解题思想。对模型 进行了进一步扩展。 关键词:货物配载 运输 组合优化-err
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