自驾游发展背景下旅行社的应对策略

近些年我国当前的旅游行业得到了蓬勃发展,尤其是人们的生活质量水平得到了不断提升,自驾游的发展也比较迅速.自驾游的发展对旅行社的进一步发展就会产生诸多的影响,这就需要详细分析自驾游的一些发展特征,旅行社就要结合实际情况进行对自身的发展加以优化,促进自己在市场中的可持续发展.基于此,文章主要就自驾游的特征体现和与旅行社间的联系加以分析,然后结合实际对自驾游旅游发展的问题和对旅行社的影响进行详细分析,最后结合实际对自驾游发展下的旅行社的应对策略进行详细分析,希望能通过此次理论研究,对旅行社的进一步发展有所裨益.     

基于人工神经网络的水库溃坝生命损失估算模型及应用

传统的生命损失估算方法未能考虑致灾因子的非线性及其相互作用,本文建立了基于人工神经网络的水库溃坝生命损失估算模型。该模型综合考虑了风险人口、洪水严重程度、警报时间、洪水严重性理解程度和库容、坝高、溃坝发生的时间、下游坡降、与大坝的距离、下游建筑的抗冲能力等影响因素。其中,洪水流速、水深、淹没范围等关键水情信息的获取采用耦合VOF的k-ε模型。以深圳市公明水库为例进行了研究,估算了不同情况下的溃坝生命损失,为区域防灾减灾提供了理论基础。     

基于神经网络的柴油机排放模型研究

分析了柴油机模型的特点及用神经网络建立柴油机排放模型的方法,在此基础上,编写了柴油机排放模型的算法,并用一个实例验证了该模型的可靠性。     

基于Logislic的企业最佳分离模型研究

分析了企业成长机制后．采用Logislic规律增长的假设方法。合理引入生物依存型企业与宿主企业的概念,建立了其与之相应的企业模型．并对生物依存型企业建立了评价模型。在分析不同时期生物依存型企业和宿主企业关系经济性的基础上。得出了最佳分离时机。     

基于DEA的企业战略管理BCG模型研究

文章分析了BCG和DEA在企业战略评价中的作用和存在的问题,在此基础上建立了较单纯使用BCG或DEA来制定企业战略决策更全面和精准的基于DEA的BCG模型。     

基于熵权模糊模型的农业企业绩效评价

伴随着现代企业制度的建立,农业企业尤其是农业类上市公司广泛应用现代企业制度,企业出现所有权与经营权相分离的现象。投资者在维护自身利益的同时不得不减少对企业经营权的干预,急需一套客观、有效、科学且适用于农业企业的绩效评价体系,为投资人的科学决策提供有效、客观的依据。      

汽车制造企业精益生产系统模型研究

国内汽车制造很难将精益生产融入到生产技术中。为了使我国汽车企业顺利实施汽车精益生产,需要企业广泛调研,并且结合精益生产的基本原理制定可行的工作方案。同时,要使我国汽车企业研究人员充分了解精益生产,制造相应的模型,使汽车精益生产在我国汽车企业实施时更加简单。并对汽车精益生产进行总结,积累经验,为以后的工作打下坚实的根基。     

生命旋回-Markov链耦合模型在作物需水量预测中的应用

以方便性和实用性为主要目标,提出了一种新的作物需水量预报模型——生命旋回-Markov链耦合模型。经验证,模型精度较高,可以用于作物需水量的预报。     

基于声誉模型的经理人激励方式研究

随着以所有权和控制权相分离为特征的现代公司组织的形成和发展,在公司所有者不参与日常管理的前提下,如何通过公司治理机制实现对经理人的激励和约束,使股东财富最大化是现代企业管理的核心问题。目前,我国大型国有企业和上市公司多采用股权激励的方式。但由于内部治理结构等问题,使得股权激励远没有预期的效果好,上市公司经理人利用职权为自己牟取私利案件的不时发生,如琼民源、PT红光、东方锅炉、郑百文、银广夏等案件就是最好的证明。本文试图从声誉这一角度,运用声誉模型进行分析,以期对经理人激励方式有新的启示。     

基于企业成长视角的产学研合作创新网络研究

企业成长和发展仅依靠内部资源是十分困难的,利用外部资源网络成为一种有效途径,产学研合作即是整合外部资源的一种重要模式.结构良好的网络能够促进企业的快速成长,考察企业成长中的网络演化对于创新网络中的企业持续成长和产学研合作的发展具有重要的现实意义.研究基于企业成长视角,构建了产学研合作创新网络模型,探讨了在不同成长阶段,企业依据成长决定因素而选择相应的网络资源.企业在不同成长阶段的资源需求和战略意图的差异驱动着企业构建网络关系,影响着企业网络的演化.     

基于尾气射流的发动机寿命预测模型

通过对汽车尾气高速摄影图像的分析,发现了同一转速下尾气射流贯穿距离随发动机行驶里程的变化规律,并根据实测数据,采用MATLAB技术对其进行了幂函数模型回归,通过拟合优度评价指标决定系数R2、误差平方和(SSE)及误差均方根(RMSE)对其检验,结果表明:该模型能够很好地描述同一型号发动机在同一转速时不同行驶里程下的尾气射流运动过程,为采用尾气射流贯穿距离预测发动机动力特性和寿命奠定了基础,也为确定发动机预防维修任务提供了依据。     

基于生命周期理论的发动机再制造过程研究

为降低发动机再制造成本,并提升发动机的性能,以再制造发动机为研究对象,运用生命周期理论,建立生命周期模型,并对其工艺过程与评估准则进行研究.同时,以斯太尔WD615发动机和康明斯B型发动机为例,通过数据计算,得到再制造零部件的经济效益.研究表明：再制造发动机能够有效地节约成本;通过对修复后的零部件与新技术结合,其性能能够接近于新成品.证明发动机再制造相对于新机制造拥有巨大的环境、能源和经济优势.     

基于ST-LSTM的植物生长发育预测模型

提早预知植物生长发育是智能育种过程的重要组成部分,针对植物表型难以精准预测和模拟的问题,利用植物生长发育的空间和时间依赖性,提出了一种基于时空长短时记忆网络（Spatiotemporal long short-term memory, ST-LSTM）的植物生长发育预测模型,实现植物生长发育的预测。首先,通过微调Mask R-CNN模型实现识别、提取植物掩模,预处理具有时空相关性的植物生长发育图像序列,构建植物生长发育预测数据集。然后,基于ST-LSTM建立植物生长发育预测模型,利用历史生长发育图像序列,融合时空深度特征,预测植物未来的生长发育图像序列。研究结果表明,所提出模型预测的图像序列与生长发育实际图像序列具有较高的一致性和相似性,首个预测时间节点的结构相似度为0.874 1,均方误差为17.10,峰值信噪比为30.83,测试集的冠层叶面积、冠幅和叶片数预测R²分别为0.961 9、0.908 7和0.915 8。该研究实现了基于植物生长发育图像序列的生长发育预测,有效减少了田间反复试验的时间、土地和人力成本,为提高智能育种效率提供了参考。     

基于ST-LSTM的植物生长发育预测模型

提早预知植物生长发育是智能育种过程的重要组成部分,针对植物表型难以精准预测和模拟的问题,利用植物生长发育的空间和时间依赖性,提出了一种基于时空长短时记忆网络（Spatiotemporal long short-term memory,ST-LSTM）的植物生长发育预测模型,实现植物生长发育的预测。首先,通过微调Mask R-CNN模型实现识别、提取植物掩模,预处理具有时空相关性的植物生长发育图像序列,构建植物生长发育预测数据集。然后,基于ST-LSTM建立植物生长发育预测模型,利用历史生长发育图像序列,融合时空深度特征,预测植物未来的生长发育图像序列。研究结果表明,所提出模型预测的图像序列与生长发育实际图像序列具有较高的一致性和相似性,首个预测时间节点的结构相似度为0.8741,均方误差为17.10,峰值信噪比为30.83,测试集的冠层叶面积、冠幅和叶片数预测R2分别为0.9619、0.9087和0.9158。该研究实现了基于植物生长发育图像序列的生长发育预测,有效减少了田间反复试验的时间、土地和人力成本,为提高智能育种效率提供了参考。     

基于有限元技术的疲劳寿命分析

叙述了有限元技术在疲劳寿命预测中的应用和一般的分析过程;着重介绍了疲劳载荷历程的合成规则和表面节点应力状态的判断方法;归纳评述了常用的多轴疲劳损伤模型;针对结构中普遍存在的焊缝焊点给出了具体的疲劳寿命分析方法;最后给出驱动桥壳疲劳寿命分析实例,计算结果和试验数据基本一致,说明基于有限元法的疲劳寿命预测是切实可行的,可以降低成本,缩短研发周期。     

基于阻抗法的洛菲不动杆菌生长模型

利用平板计数法和阻抗法研究环境因子(温度和pH值)对洛菲不动杆菌最大生长速率比、培养液电导、导纳最大增长速率比的影响,采用二次旋转组合设计,分别获得了洛菲不动杆菌最大生长速率比对数值、电导最大增长速率比对数值、导纳最大增长速率比对数值与温度、pH值关系的多项式方程(Pr<0.05),并对建立的方程进行了验证。结果表明,洛菲不动杆菌最大生长速率模型优于另两个模型,R2=0.945 5,另两个模型在最大增长速率比小于0.06时效果较好。分别将阻抗法获得的电导最大增长速率比、导纳最大增长速率比与平板计数法获得的洛菲不动杆菌最大生长速率比进行相关关系分析,建立了立方模型,模型的R2分别为0.859和0.806。     

基于实测信号的叶片疲劳寿命敏度分析

通过在叶片危险部位粘贴应变片进行数据采集以获取其在当前运行工况下的应力时间历程,结合疲劳理论来预估其剩余工作寿命是工程中有效的疲劳问题研究方法。描述了数据采集过程中常出现的干扰因素,并对因此而产生的异常信号的识别和处理技术进行了研究。基于处理后的有效实测应变信号,运用名义应力法对该工况下的叶片剩余工作寿命进行了评估计算,获得了较为可靠的结果。并对影响其疲劳寿命的几种关键因素进行了敏度分析。     

基于价值网的科技服务平台商业模式研究

以往的商业模式研究缺乏对相关科技服务平台商业模式与价值网的探索.价值网的概念在一定程度上突破了以往价值链的相关范围,科技服务平台以其独特的优势在创新体系中逐渐发挥积极的作用.基于价值网的科技服务平台商业模式,够有效地对相应平台资源进行整合配置,进而完善及提升企业客服务功能.     

基于改进FasterNet的轻量化小麦生育期识别模型

针对现阶段小麦生育期信息获取需依靠人工观测,效率低、主观性强等问题,本文构建包含冬小麦越冬期、返青期、拔节期和抽穗期4个生育期共计4599幅小麦图像数据集,并提出一种基于FasterNet的轻量化网络模型FSST(Fast shuffle swin transformer),开展4个关键生育期的智能识别。在FasterNet部分卷积的基础上引入Channel Shuffle机制,以提升模型计算速度。引入Swin Transformer模块来实现特征融合和自注意力机制,用来提升小麦关键生育期识别准确率。调整整个模型结构,进一步降低网络复杂度,并在训练中引入Lion优化器,加快网络模型收敛速度。在自建的数据集上进行模型验证,结果表明,FSST模型参数量仅为1.22×107,平均识别准确率、F1值和浮点运算量分别为97.22%、78.54%和3.9×108,与FasterNet、GhostNet、ShuffleNetV2和MobileNetV3 4种模型相比,FSST模型识别精度更高,运算速度更快,并且识别时间分别减少84.04%、73.74%、72.22%和77.01%。提出的FSST模型能够较好地进行小麦关键生育期识别,并且具有识别快速精准和轻量化的特点,可以为大田作物生长实时监测提供信息技术支持。     

基于创业孵化区块链模型的农机数字化设计系统研究

近年来,为了提高农机产品的研发速度,提高产品的设计质量,农机产品的数字化设计被应用到了产品的研发过程中,并出现了农机数字化工厂.在农机数字化设计过程中,协同区块化分工不仅可提高设计效率,还可以降低设计成本,对提升农机新产品的设计能力具有重要的意义.为此,在农机数字化设计平台上引入了创业孵化区块链模型,并以播种机的区块化...