基于遗传算法的交易中心停车场优化设计

根据某交易中心大型停车场的实际情况 ,并利用大型客车和轿车的长度、宽度、最小转弯半径等数据 ,建立了停车场优化停车设计模型 ,采用遗传算法进行求解 ,得到了停车场的最优停放布局和车位排列角度的优化结果 .本文优化设计的思想、方法和结果对其他大型停车场优化设计也有一定的参考价值 .     

应重视用枚举法解概率题

题1某汽车站每天均有3辆开往省城的分为上、中、下等级的客车各一辆.某天干先生准备从该汽车站前往省城办事,但他不知道客车的等级情况,也不知道发车顺序.为了尽可能乘上上等车,他采取如下策略:先放过第一辆,如果第二辆比第一辆好则上第二辆,否则上第三辆,     

铁路货运列车的最优调度——网络最大流的理论与方法在管理中的新应用

为了说明本问题的实质,今举例如下。某地区铁路网络的A、B两市间有一条兼营客运与货运的双轨铁路(单向单轨)。在其间运行的列车有旅客快车与货运列车。客车的运行时间是国家铁路部门早已排定的,不能更改,且规定客运优先于货运,即货车在每站开出前应先明确在其到达前方车站前不会被客车赶上,否则在该站等候不能开车。又若货车的前方到达站如无停车道岔,则货车从本站开出前应明确在其前面两站的行程中不会被客车赶上,否则在本站等候不能     

统计方法在地铁自动化中的应用

一、前言 地下铁道电客车是一种新型的交通工具,据有关统计数字分析,地铁电客车的旅行速度为40公里/小时,而北京市路面公共交通工具的旅行速度仅为18公里/小时,地铁速度是它的2.2倍.地铁电客车不仅速度快,而且准时、可靠.所以,地铁近三年来的客运量年均增长率达14.1%,北京地铁已经成为首都交通运输的重要组成部分,而且不断扩充. 北京地铁采用了自动指挥列车运行的现代化装置.有自动控制与远程控制系统的基础设备,用它来实现地铁“安全、准确、高效、服务”的运营宗旨.为此,要求轨道电路接受电压,以下简记作Y,保持在50V—60V之间.但是,移频…     

基于SVM的客车车型分类

通过支持向量机(SVM)对客车车型的长,宽,高,宽长比等7个特征进行特征选择,得到的准确率最高的子集是长、宽、高、宽长比、宽高比,以它作为样本特征进行分类.对客车的4类车型进行分类,每类车型选择80个样本,50个样本进行训练,30个样本进行预测,结果表明:对1类车型的分类准确率可达到100%,对2类和4类车型可达到96%以上,对3类车可达到93%以上.得到了比选用长、宽、高作为特征进行分类更优的结果.然后运用加入参数寻优的SVM对客车的4类车型进行分类,并加以比较.基于高斯函数的特性,两次用到SVM进行机器学习时,核函数均选用RBF核函数.     

补全一次函数图像解题

<正>中考数学题中,有些题是一次函数图像应用题.这其中有些问题所给出的图像往往不够完整,需补全其图像才能不漏解,下面举例说明.例1一辆客车从甲地开往乙地,一辆出租车从乙地开往甲地,两车同时出发,设客车离甲地的距离为y1千米,出租车离甲地的距离为y2千米,两车行驶的时间为x小时,y1、y2关于x的函数图像如图1所示:     

双层指派模型及算法

介绍了指派问题应用中出现的一种新类型——双层指派问题,建立了双层指派问题的数学模型,并提出了针对双层指派模型的算法,最后给出它在铁路客车车底周转运用中的实例.     

农村客运网络的图论实践和探索

按照城乡运输一体化的总体思路,为实现农村村村通客车的目标,针对农村客运线路繁杂,节点众多的特点,本文应用图论最短树,H AM ILTON回路,进行网络优化,并对其算法进行了探索.     

学用SAS软件捷径(2) 第二讲 SAS数据集

在用ＳＡＳ软件分析数据时，必须先将数据输入ＳＡＳ系统并形成ＳＡＳ数据集。原始数据可嵌放在程序内部，也可以从外部文件读入。数据集由变量及其观测结果组成。一个新的数据集被建立后，可将其内容或有关的信息输出，以便查看所建立的数据集是否符合要求。ＳＡＳ数据集有临时性与永久性之分。对以后还要重复使用的数据，最好建立永久性的数据集。     

一类变权网络的最短路问题

从甲地通过铁路客车运送邮件到乙地,应如何选择路线和车次才能使邮件尽快到达?这是一个实际遇到的最短路问题.但通常的最短路问题是在常权网络上讨论的,即网络 N 中各条弧上的权都是常量.对于这类常权网络的最短路问题,已经有了可行的 Dijkstra 等算法.然而在上述邮件运送问题中,假设 N 是全国铁路运输网.u、v 为某些客车的两个紧邻停靠站,弧 e=uv 上的权为从 u 站到 v 站运送邮件所需的最短时间,记为 W_e.实际上 W_e 由     

频率分布

一、启发提问在统计初步中，如果要研究一组数据平均水平或集中趋势，则只需研究这组数据的．如果要研究一组数据的波动大小，则要研究这组数据的或；如果还要研究在哪一个范围内的数据较多，在哪一个范围内的数据较少，这就需要研究这组数据的．二、读书自学　教材Ｐ１８５－Ｐ１８９三、启读指导１．获得一组数据的频率分布的一般步骤是：（１），（２），（３），（４），（５），（６）．２．在Ｐ１８５例中，这组数据的最大值是，最小值是，它们的差是ｃｍ．３．当数据在１００个以内时．按照数据的多少，常分成组．这是分组的经验法则…     

大数据，重构企业智慧

“今天，大数据已经渗透到每一个行业和业务职能领域，并逐渐成为重要的生产因素，而人们对于大数据的运用，也预示着新一波生产率增长和消费者盈余浪潮的到来。毫不夸张地说，我们现在已经处在一个大数据深入影响人们生活方式以及社会经济发展方式的新时代。”     

生存分析中乘积限估计的大样本性质

生存分析中，人们关心的问题之一是利用不完全的寿命调查数据估计生物折寿命分布。在实际问题中，比较常见的不完全数据包括右删失数据，左截断数据和左截断右删失数据。利用这三种数据估计寿命分布时，常用的统计量是乘积限估计。于是，乘积限估计的大样本性质的研究一直受到关注。本文就这方面的研究近况做一比较系统的论述。     

无失效数据可靠性进展

在定时截尾可靠性试验中，有时会遇到无失效数据，特别是在高可靠性，小样本问题中更容易产生无失效数据。本文综述了无失效数据可靠性研究的进展情况，并指出了无失效数据研究中几个需要解决的问题。     

分组数据的Bayes分析—Gibbs抽样方法

分组数据是可靠性试验中常见的一类不完全数据，由于似然函数比较复杂使Bayes分析很困难。本文利用Gibbs抽样方法，对分组数据的Bayes分析就容易实现，在寿命分布是威布尔分布情形，本文还给出了Gibbs抽样和Metropolis算法杂合的抽样方法，最后还讨论了Gibbs抽样方法的一些特点，并通过一些模拟结果对现有的几种处理分组数据的方法进行了比较。     

多维数据群点主轴旋转的预测模型研究

数据群点的主轴表示该数据群点分布变异最大的若干方向，它是反映数据群点分布构造的主要特征之一。本论文提出一种对高维空间里数据群点主轴旋转运动的预测建模方法，并将其用于中国城市经济发展预测分析，可用于推测城市群体经济发展的主要特征方向     

基于ICA的时间序列聚类方法及其在股票数据分析中的应用

时间序列聚类分析是时间序列数据挖掘中的重要任务之一，通常由于时间序列数据的特殊结构，导致一般的聚类算法不能直接应用于时间序列数据。本文提出了一种基于独立成分分析与改进^一均值算法相结合的时间序列聚类算法，该算法首先利用独立成分分析对时间序列数据进行特征提取，然后利用改进￡．均值聚类算法完成对时间序列特征数据的聚类分析，从而得到了一种新的基于特征的时间序列聚类方法。为了验证该方法的有效性和可行性，将其应用于实际的股票时间序列数据聚类分析中，取得了较好的数值结果。     

在离散多尺度分析框架下的数据分解和回复的数值特征(英)

本文在离散多尺度分析框架了讨论了关于给定数据的分解和回复过程的数值特征．它给出了数据分解和回复算法的一般设计原则，它能有效地解释在正交小波基和双正交小波基下的数据分解回复过程．据此设计原则，文中还给出了一种新的数据分解回复方法，它可以在线性分层基背景下得到解释．     

生成SAS数据集的几种方法

高惠璇，生成ＳＡＳ数据集的几种方法，数理统计与管理，１９９８，１７（３），４９～５４．本文介绍生成ＳＡＳ数据集几种不同的方法。     

消费函数的季节性协整分析-北京数据的实证研究

本文对于１９８７－１９９６年的季度数据分别原数据和对数数据在３个频率处进行了季节性协整检验，分析了风险水平的特征，得出了季节性调整可能破坏协整性的结论