【摘 要】
:
实际结果往往偏离理论预期,如新冠疫情的延续和反复,如机床市场的忽高忽低,这些都留在2021年人们清晰的记忆里!rn2021疫情延续的不确定性确实给友嘉带来了困难,但更带来了机遇,友嘉的直销模式,在各省市的37个办事处,45个售后服务网点发挥了前所未有的正能量,得到了客户的点赞.无论疫情如何,友嘉服务不耽误,当地化直销作业彰显更酷!
【机 构】
:
友嘉实业集团杭州友佳精密机械有限公司
论文部分内容阅读
实际结果往往偏离理论预期,如新冠疫情的延续和反复,如机床市场的忽高忽低,这些都留在2021年人们清晰的记忆里!rn2021疫情延续的不确定性确实给友嘉带来了困难,但更带来了机遇,友嘉的直销模式,在各省市的37个办事处,45个售后服务网点发挥了前所未有的正能量,得到了客户的点赞.无论疫情如何,友嘉服务不耽误,当地化直销作业彰显更酷!
其他文献
传统模型驱动的自适应交通信号控制系统灵活性较低,难以满足当前复杂多变交通系统的控制要求.近年来,深度强化学习方法在城市交通信号控制研究领域得到快速发展,并且与传统方法相比展现出一定的优势.交通信号控制在城市交通管理中起着至关重要的作用,因此,基于深度强化学习的交通信号控制具有较高的研究价值和意义.本文系统地介绍了深度强化学习的基本理论和其应用于交通信号控制系统的发展现状,包含单交叉口独立控制和多交叉口协同控制,并对已有模型和算法的优缺点进行分析.文章主体包括:基于深度强化学习的单交叉口信号控制模型和研究结
传统城市轨道交通应急接驳公交蓄车点选址的研究对时间的处理过于简化,未充分体现乘客的时间需求,针对这一不足,引入时间容忍度概念.首先,根据出行计划是否受到影响及受影响程度,对系统内乘客进行分类,分析轨道交通中间站及端点站在乘客类别上的差异.而后,利用时间容忍度的调查数据,拟合满意度函数,并据此定义本文的时间惩罚成本函数.进而,以蓄车点数量最少和时间惩罚成本最低为目标,建立蓄车点选址-分配模型,研究乘客等待时间容忍度对选址的影响.最后,以轨道交通车站均为中间站的上海长宁区为例,选用Lingo11.0对ε?-约
出行需求预测是交通规划与管理中的一个重要环节,四阶段法是传统出行需求预测中最常采用的流程.尽管研究者在四阶段法的各阶段中已经建立了大量模型,但仍缺乏能刻画不同阶段中相互作用的出行者群体出行选择行为的统一建模框架.本文采用在数学形式上与物理学中亥姆霍兹自由能函数一致的自由效用模型来分别和组合刻画出行者的出行方式、目的地和路径选择行为.自由效用模型的基本假设是相互作用的出行者们会通过权衡期望效用和信息处理成本来使自身的效用最大化.该模型不仅为群体出行选择行为提供了一个统一的建模框架,还为理解交通科学中的用户平
通勤者作为公共交通乘客构成的核心部分,其识别提取是此类人群特征分析的前提.本文基于南京市常规公交、轨道交通和公共自行车的刷卡与设施数据,进行公共交通通勤者识别.首先,根据数据信息是否完整,分别采用两步聚类法和线路相似性整合法提取相似性出行;然后,识别职住地,再通过出行天数、单次出发时间差和工作往返出发时间差3项指标完成筛选.经通勤调查验证和方法有效性比较,各类参数取值合理,方法有效并存在应用优势.本文提出的通勤识别方法将出行时空规律与指标筛选紧密结合,考虑了数据完备与不完备条件下的不同数据处理思路,方法通
共享汽车不同供给模式影响了用户出行方式选择,其演化过程和影响因素有待深入剖析.本文基于演化博弈理论和用户有限理性,对应以“经济”和“高效”为两个阶段的服务目标,分别构建定点式、浮动式共享汽车与私家车博弈的情形,并讨论在此两种情形下用户选择演化路径.模型考虑了共享汽车数量、租赁价格和用户寻车时间等主要影响因素,同时进行了系统均衡稳定性分析和数值仿真.结果表明:(1)共享汽车初始数量以及出行成本为私家车数量和出行成本的50%时,可以实现自身的长期稳定发展;(2)浮动式共享汽车出行收益效用为私家车2倍时,可以吸
电动汽车驶离充电桩行为能使充电设施资源得到充分利用,是目前车桩发展不平衡问题下需要关注的问题.现有研究缺乏对用户充电后驶离行为的分析,为探求电动汽车驶离行为的驱动因素,首先,通过引入社会责任意识和感知转换成本两个态度潜变量,融合结构方程模型与离散选择模型,构建了混合选择模型(HCM).该模型框架下包含结构模型、测量模型和选择模型三部分.其次,采用D-efficient实验设计法生成意愿调查问卷,对电动汽车用户开展实证调查.最后,对HCM模型进行同步求解.结构模型和测量模型将难以直接观测的态度潜变量进行了量
传统的离散选择模型是基于随机效用最大化准则构建的,然而考虑到决策者的异质性,不同的群体可能采用不同的决策机理.为此,本文考虑了两种不同的决策机理:随机效用最大化准则和相对优势最大化准则,并采用潜在类别模型来验证出行决策机理异质性的存在.首先,基于SP实验设计收集出行数据;其次,分别构建基于随机效用最大化准则的logit模型、基于相对优势最大化准则的logit模型和结合两者的潜在类别模型;最后,对比分析各个模型的拟合度并基于不同模型进行了弹性分析.研究结果显示:①基于随机效用最大化准则的logit模型和基于
为了探究公交事故严重性影响因素的时间稳定性和潜在未观察到的异质性,构建了随机阈值随机参数分层有序probit模型(RTRPHOPIT),并利用2016—2019年的公交事故数据,分析了驾驶员特征、道路环境特征和事故特征变量对死亡、重伤以及轻伤事故的潜在影响.基于似然比检验对影响因素时间稳定性的判断,构建了两个不同时间段的RTRPHOPIT模型,分析了模型参数和阈值的随机性,并对变量的边际效应进行了对比.结果表明:通过允许模型阈值与估计参数具有随观测值变化的随机性,RTRPHOPIT模型能有效地捕捉未观测的
针对干线系统中公交与社会车辆的冲突难以调和的问题,考虑兼顾社会车辆通行效益下的公交优先权,基于干线协调控制背景和公交优先策略设计了一种精细化的相位快速补偿机制.首先,优化公共周期、相位差、绿信比等参数,设计干线协调背景方案.然后,考虑基本绿波带和相位压缩机制,预测实现公交优先通行的有效绿灯区间和协调相位的移动量,同时,优化非协调相位的绿灯损失时间,建立绿灯延长与红灯早断策略下的相位快速补偿机制.与以往独立实施优先和补偿的控制方式不同,精细化的干线配时设计可以更大限度地均衡公交优先下各相位的绿信比.以杭州市
铁路货物运输时间会影响物流交付、列车调度等,准确的铁路货物运输时间预测是合理制定运输组织方案的关键.货物列车的运营受很多复杂因素的耦合影响,而既有研究普遍缺乏对各因素特征交互的深入探索,为了探索铁路货物运输时间预测新的特征融合机制、提高整体预测效果,本文创新性地将智能推荐算法领域的xDeepFM算法引入货运时间预测问题.基于该算法的因子分解机、深度学习等思想构建了货运时间预测模型,设计了数据预处理、特征映射及参数寻优模块,利用模型能自动高效学习复杂因素的显式和隐式高维特征交互关系来提升预测效果,为解决铁路