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1.
在云计算构建下实现对旅游信息的优化调度,提高旅游资源数据的开发和利用效率。传统的旅游信息资源采用经验模态分解的调度算法,通过人工分区实现信息资源的调度模型具有随机性和无组织性,资源分配效率不高。提出一种基于逆模型参数预失真估计的云计算架构下旅游信息资源优化调度模型。设计旅游资源信息调度网络,云计算构架的逆模型网络结构采用BP网络的输出结构,训练包括前向传播信息,反向传播误差两个过程。设计循环堆栈的约束指向矢量,使旅游资源信息调度网络的路由节点的资源分配输出误差最小。采用三亚的5个旅游景点作为研究对象,以2003~2014年度的游客数据作为模型参量,仿真结果表明,模型对旅游资源的融合性能较好,有效剔除簇内非相干数据,提高数据融合效率,分层调度融合度能达到90%以上,优化调度性能优越。 相似文献
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提出一种考虑大差异约束条件下的车辆线性规划优化调度模型。针对车辆调度成本紧密相关的运输量以及车辆利用率两个大差异约束条件,塑造调度总费用最低的车辆调度模型,按照车辆调度问题的实时性以及复杂性的要求,分析了确保车辆费用最小化下的车辆调度约束条件,基于该约束条件,根据车辆调度的线性规划原理,构建车辆调度的线性规划模型,采用匈牙利法求解最优车辆调度解。实验结果说明,所提调度方法进行车辆调度的各项指标都优于传统方法,并且具有较低的调度费用和较高的收敛效率,可对车辆进行快速、平稳的调度。 相似文献
3.
公路的交通标志、标线能确保传递的信息有效,为道路交通使用者提供交通规划信息,减少事故的出现和防止行者在道路交通中迷失方向,以保证道路交通安全。本文主要阐述了公路交通的视线诱导标、公路交通标志、公路交通的路面标线等设计的技术问题。 相似文献
4.
智能交通调度模型设计是保障交通网络畅通的关键。传统的基于PID控制律的智能交通调度模型存在抗毁性和鲁棒性不好的问题。提出基于反向最近邻查询改进方法的智能交通调度模型,引入跟随蜂搜索蜜源算子,基于反向最近邻查询改进方法,建立一种基于粗糙集理论的前馈补偿动态博弈数学模型,提取制约交通拥堵的车辆密度、不同车道内的车辆加权平局速度等信息特征,作为PID路网系统的输出,克服实体无规则增长导致调度控制精度不高的问题。采用基于蜂群算法的反向最近邻查询改进方法交通信息特征提取,实现智能调度算法和控制模型的改进。仿真实验得出,采用该智能交通调度模型,可以有效提高车辆通行吞吐量,缩短路阻时间,保证了车辆畅通运行。 相似文献
5.
云计算服务器的环境不同,一旦出现网络资源拥塞,各区域采用的网络资源调度形式也不同。当前单一的网络资源调度方式很难满足云计算网络复杂性的要求。提出一种基于需求和供给均衡机制的云计算网络规划模型,采用二次加权平均方法构建云计算时效网络规划模型,模型不断调整已分配到路段上的网络资源数量,采用AGV控制网络堵塞评估问题,分析云计算网络设备需求的确定和供需平衡机制,面向节点数、成本以及拥塞程度三个因素明确云计算网络拥塞强度的评估指标体系,确定资源配送的时限要求和紧迫程度。实验结果说明,该种模型下的云计算拥塞救助效率、成本以及效用度都优于传统模型,具有较高的应用价值。 相似文献
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在云端旅游信息管理系统中,旅游信息数据包括旅游资源数据和旅游开销数据以及旅游人群的偏好数据等,需要对该类海量复杂数据资源进行优化调度,有助于提升城市的整体旅游水平。提出一种基于分布式B树调度方法的云计算架构下旅游信息资源优化调度模型。得到旅游信息资源网络树形结构,采用PCA分析方法,能有效地对输入系统的一些冗余信息进行清除过滤,保证输入信息数据的贡献率,构建旅游信息的相似度匹配特征函数,得到旅游信息稀疏性特征方程,对其采用截断归类分析方法,并基于大数统计原理,实现对于旅游信息的概要分析,实现旅游信息数据优化调度。仿真结果表明,该模型对旅游资源旅游信息数据调度和预测准确率提高显著,特征提取的状态信息参量全面,最终可以得到近10年的成分因子得分,实现对旅游资源的优化调度和挖掘。 相似文献
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云计算下虚拟信息资源大数据特征集成调度 总被引：1，自引：0，他引：1
《科技通报》2015,(10)
研究大数据环境下基于云计算的虚拟企业信息系统构建和调度模型,通过对云计算环境下的虚拟企业信息资源特征集成调度,提高数据访问和管理能力。传统的集成调度方法采用层次分析法,通过粒子群(PSO)算法进行虚拟企业信息管理存储系统的任务调度,存在信息管理迟滞等问题。提出一种基于模糊循环堆栈控制的虚拟企业信息管理资源信息特征集成调度算法,把虚拟企业信息管理资源信息调度网络的能量节点进行模糊循环堆栈控制设计,得到虚拟企业信息管理资源信息调度配置的权值,实现对虚拟企业信息管理资源的大数据特征融合和集成。仿真实验表明,该算法能有效提高虚拟资源大数据特征集成调度成功率,执行时间缩短,具有较高的应用价值。 相似文献
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《科技通报》2017,(2)
城市道路系统可以被抽象地视为一个计算机网络,在此基础上建立路网拓扑结构,通过对该结构的研究来解决交通分配问题。因此文中将吕梁市实际路网作为研究对象,提出在蚁群理论思想指导下设计出的路网拓扑结构准确检测不良交通路段的方法。首先,在蚂蚁寻优思想指导下初始化路网系统交通分配,在明确需要分配的起点、终点与交通量时,并确定循环数量,通过人工蚂蚁的移动实现路径选择,并同时改变路段流量,选出人工蚂蚁移动轨迹信息丰富的某些路径;其次,基于蚁群思想的路网拓扑结构运用交通均衡分配原则,当路网任意路段出现堵塞情况时,路网交通抗堵塞能力可以通过堵塞发生前后系统最优出行时间的变化进行衡量,子路段平均抗堵能力和综合路网抗堵能力的比值即为抗堵塞能力变化因子度量交通流量,以此确定出不良交通路段。仿真实验证明,利用文中方法有效地检测出路网中不良交通路段。 相似文献
10.
《科技通报》2017,(9)
针对雾霾天气下动态交通图像的细节性较差,获取的图像信息较少的问题,需要对雾霾天气下动态交通图像的自适应清晰化方法进行研究。当前采用的方法进行动态交通图像处理时,不能有效地提高图像的细节,导致获取的图像信息较少。为此,提出一种基于成像模型的动态交通图像的自适应清晰化方法,该方法首先利用非局部均值方法对动态交通图像进行去噪,结合去噪后的动态交通图像利用成像模型的清晰化方法对动态交通图像进行清晰化处理,利用动态交通图像求解成像模型中大气耗散的函数,根据图像像素点所处的位置精确的设定动态交通图像能见度的还原控制因子,对动态交通图像区域进行清晰化处理,以处理的结果完成对雾霾天气下潍坊地区动态交通图像的自适应清晰化方法研究。实验结果表明,该方法能有效地提高交通图像的细节,增加获取图像的信息。 相似文献