炼油生产调度研究现状与挑战

调度作为计划层和执行层的纽带,是智能型工厂的主要组成部分.对此,从炼油生产装置调度的角度,对炼油调度问题进行综述与分析.首先对炼油生产调度建模问题的研究现状进行阐述,介绍目前该领域建模方面考虑的因素;其次,对炼油生产调度的各种优化方法进行总结综述;最后,结合目前的信息技术和智能制造的发展趋势,分析炼油生产调度所面临的挑战和未来的研究方向.     

基于VMD和BSA-KELM的高陡边坡位移预测模型研究

边坡位移的时间序列曲线存在复杂的非线性特性,传统的预测模型精度不足以满足预测要求。为此提出了基于变分模态分解的鸟群优化-核极限学习机的预测模型,并用于河北省某水泥厂的边坡位移预测。该方法首先采用VMD把边坡位移序列分解为一系列的有限带宽的子序列,再对各子序列分别采用相空间重构并用核极限学习机预测,采用鸟群算法优化相空间重构的嵌入维度和KELM中惩罚系数和核参数三个数值,以取得最优预测模型。最后将各个子序列预测值叠加,得到边坡位移的最终预测值。结果表明：和KELM、BSA-KELM、EEMD-BSA-KELM模型相比,基于VMD的BSA-KELM预测精度更高,为边坡位移的预测提供一种有效的方法。     

电信运营商云网规划数字化研究和实现

基于电信运营商数字化转型，系统性地提出了数据驱动的云网发展规划体系，以及六大关键数字化能力构建，设计和实现了一种云网规划数字化平台，该平台可用于实现目标网络精细规划、边缘计算精准预测等场景，并探讨了数字孪生在规划领域的应用前景，对运营商推进云网融合战略、推进高质量发展具有指导和参考意义。     

浅析建筑工程造价的动态管理与成本优化控制

住宅需求量不断增大的客观形势,使建筑业的经济地位逐步提升.动态管理工程造价是控制建筑成本的重要措施,有利于各类资源使用量和工期的缩减.为实现企业效益最大化奠定基础,极大地提升了企业的市场竞争力.本文主要分析了建筑工程造价动态管理概况以及具体的动态管理与成本优化控制措施,以作借鉴.     

基于K-means和SOM的水下传感器数据采集方法

随着海洋资源勘探和海洋污染物监控工作的开展，水文数据的监测和采集等已经成为重要的研究方向。其中，水下无线传感器网络在水文数据采集过程中起着举足轻重的作用。本文研究的是水下无线传感器二维监测网络模型中，传感器节点数据采集的问题，其设计方法是通过自组织映射（Self-organizing mapping，SOM）对传感器节点进行路径最优化处理，结合优化的路径图形和K-means算法找到路径内部聚合点，利用聚合点和传感器的节点得到传感器通信半径内的数据采集点，最后通过SOM得到水下机器人（Autonomous underwater vehicle，AUV）到各个数据采集点采集数据的最优路径。经过实验验证，在水下1 200 m×1 750 m范围内布置52个传感器节点的情景下，数据采集点相比于传感器节点路径规划采用相同的采集顺序得到的路径优化了6.7%；对数据采集点重新进行自组织路径规划得到的路径比传感器结点路径的最优解提高了12.2%。增加传感器节点的数量，其结果也大致相同，因此采用该方法可以提高水下机器人采集数据的效率。     

关于交通运输规划与管理中GIS技术的应用分析

随着科学水平的逐日发展,越来越多的新兴技术被应用于现代交通发展规划中。包括GIS技术等智能技术在内的多项新技术逐渐走进人们的视线,成为现阶段交通运输规划管理中的一项主要技术,在交通运输管理规划中发挥着不可替代的作用,提高了交通运输管理的效率,在根源上遏制了交通拥堵现象的发生。为此,本文将会重点对GIS技术在交通管理中的应用加以分析。     

基于可迁移技能培养的职业生涯管理课程教学改革探索

培养可迁移技能是促进学生适应职场需求的重要教学途径。职业生涯规划课程与学生迁移技能有紧密的联系。高校应当注重从课程内容、创新教学方法与开展实践活动方面探索职业生涯规划课程的教学方法,为高校职业生涯规划课程教学改革提供借鉴,满足学生全面成长需要。