基于聚类算法的架空线路入地改造控制决策方法

将聚类算法应用于架空线路(包括电力及其他种类架空线路)入地改造的控制决策中,以道路为对象,按照重要优先程度将其聚成若干类,避免了逐一决策的麻烦。利用改进的判断矩阵分析法计算对象的属性值,并向单位坐标轴投影进行标准化。此法可以有效考虑相关因素,简化计算,依据数值结果对架空线路入地改造进行决策。浦东新区架空线路控制及入地规划的工程实践证明了此法的有效性和先进性。     

基于深度学习的散货船舶调度优化算法

为提升船舶停泊运行的时效性,提出基于深度学习的散货船舶调度优化算法。首先,制定散货船舶的进出作业流程,分析船舶调度作业的影响因素;其次,利用深度学习算法优化船舶调度,并提出调度方案;最后,进行实验分析。实验结果表明,该算法能够有效节约散货船舶在港口等待调度的准备时间,优于对照组。