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为解决电动汽车充电站选点规划中存在城市针对性不强和综合评价体系中面向服务对象不清等问题,提出了一种新的电动汽车充电站选点方法.首先,针对三四线城市电动汽车发展的结构特点和城市发展政策,构建面向社会服务类车辆的电动汽车充电站选点评价体系.然后,建立一种结合修正层次分析法的判断矩阵和前景理论来确定充电站指标的最优权重模型,运用前景理论把人的心理因素通过数学表达式量化成决策值,从而对充电站候选点建站适宜程度进行决策.其次,运用K-means聚类对候选点决策值进行梯队分级和分析.最后,使用该方法对某市13个候选站点进行综合评价,验证了该方法能达到指导充电站建设规划的目的. 相似文献
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采用logistic模型、群体平衡模型、物质流分析方法分别对我国5种电器电子产品的平均拥有量和总拥有量、电子废弃物及废旧线路板的产生量、金属资源存量及开采潜力进行研究。结果表明:到2030年,我国电视机、电脑和手机的拥有量将分别达到776.49、463.65和1702.84百万台。我国5种典型电子废弃物和废旧电路板总产生量将分别达到280.73和29.92万t,废旧电路板中金、银、铜、锡、铅和锶的存量将分别达到119.5、305.7、60915、7897、5189和101.5 t。2015~2030年,我国典型电子废弃物及废旧电路板的产生量随着更新换代的速度加快、平均拥有量的增加、电器电子产品的使用寿命变短呈增长的趋势,但增长率较前15年(2001~2015)将放缓。 相似文献
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深度学习技术以数据驱动学习的特点,在自然语言处理、图像处理、语音识别等领域取得了巨大成就。但由于深度学习模型网络过深、参数多、复杂度高等特性,该模型做出的决策及中间过程让人类难以理解,因此探究深度学习的可解释性成为当前人工智能领域研究的新课题。以深度学习模型可解释性为研究对象,对其研究进展进行总结阐述。从自解释模型、特定模型解释、不可知模型解释、因果可解释性四个方面对主要可解释性方法进行总结分析。列举出可解释性相关技术的应用,讨论当前可解释性研究存在的问题并进行展望,以推动深度学习可解释性研究框架的进一步发展。 相似文献
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针对地市级电网传统线损管理评价过多依赖线损率指标作为评价标准的问题,本文构建了多维度线损管理对标评价体系评价地市级电网线损管理工作。综合考虑地市级电网结构、设备状态、用电结构等实际情况,利用层次分析法构建评价指标体系;求取各维度与指标的权重;制定底层指标的评分标准进而建立多维度多指标的评价体系。通过对标模式分析地市级电网存在的不足,实现线损的过程化、规范化、精益化管理。实例分析表明,本文构建的线损管理体系具有科学性和实用性。 相似文献