基于低碳经济视角的多模式快递物流服务网络优化研究

针对如何在快递行业实现低碳运作目标,在分析国内外快递物流运作及其网络优化研究的基础上,通过分析快递行业物流网络的拓扑网络的基本特点,对比分析各种不同模式的干线运输方式的优缺点,构建基于低碳经济视角的多模式快递物流网络优化决策模型,该优化模型考虑了运输成本、换装成本及其物流运作过程中CO2排放外部成本;同时也考虑服务时间窗和物流运作能力等约束。针对该优化模型的特点,设计基于遗传算法的求解算法;通过一个简单的算例以验证上述优化模型和求解算法的有效性。

声波团聚预处理的车用尾气过滤器设计

利用声波团聚的预处理原理,设计了一种针对汽车尾气中的悬浮颗粒物的过滤器处理装置。阐述了声波团聚与各可控因素间的关系,并提出利用声波、雾化水蒸气的联合作用,提高声波作用下的微尘颗粒团聚率。并利用已有的实验数据,预计这种基于声波团聚与预处理的车用尾气过滤器能够过滤汽车尾气中99%以上的PM10,以及50%以上的PM2.5,设计理念主要是将颗粒通过声波频率将颗粒直径增大,达到净化的目的。在该过滤器的广泛应用基础上,预测城市空气质量,尤其是基于可吸入颗粒的PM10、PM2.5值将会有质的改善,提高生活品质。

基于K近邻非参数回归的实时交通流预测研究

K近邻非参数回归算法建立在历史数据库、搜寻机理和算法参数以及预测函数的基础上。首先需要对原始数据进行预处理,对有效的数据标准化避免样本数据过大的影响,从而提高其预测的精确度。最后,在MATLAB平台上开发基于K近邻非参数回归的算法模型用于预测短期交通流。