CnOpenData城市-年度-合伙企业数量信息表

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截至2021.12.31


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城市-年度-合伙企业数量信息表
会计年度
省份
省份编码
城市
城市编码
注册企业数量
注销企业数量
存续企业数量

样本数据

会计年度省份省份编码城市城市编码注册企业数量注销企业数量存续企业数量
1986上海市31上海市31002016
1987上海市31上海市31004020
1988上海市31上海市31004224
1989上海市31上海市3100571679
1990上海市31上海市310019482
1991上海市31上海市3100228100
1992上海市31上海市31003911131
1993上海市31上海市310011177231
1994上海市31上海市3100176112330
1995上海市31上海市310010660324
1996上海市31上海市31007436338
1997上海市31上海市31007646378
1998上海市31上海市310010242434
1999上海市31上海市310013361525
2010云南省53临沧市53093026
2012云南省53临沧市53095131
2013云南省53临沧市53093333
2014云南省53临沧市53095135
2015云南省53临沧市53097041
2016云南省53临沧市53094045
1995河南省41商丘市4114224
1997河南省41商丘市4114113
1998河南省41商丘市4114204
1999河南省41商丘市4114115
2001河南省41商丘市4114438
2002河南省41商丘市41146111
2003河南省41商丘市41142012
2005河南省41商丘市41143115
2006河南省41商丘市41148322
2007河南省41商丘市41141120

数据更新频率

年度更新

图片

联系人: CnOpenData-sxq

个人联系电话:19121071287

【无人机】基于改进粒子群算法的无人机路径规划研究[和遗传算法、粒子群算法进行比较](Matlab代码实现)内容概要:本文围绕基于改进粒子群算法的无人机路径规划展开研究,重点探讨了在复杂环境中利用改进粒子群算法(PSO)实现无人机三维路径规划的方法,并将其与遗传算法(GA)、标准粒子群算法等传统优化算法进行对比分析。研究内容涵盖路径规划的多目标优化、避障策略、航路点约束以及算法收敛性和寻优能力的评估,所有实验均通过Matlab代码实现,提供了完整的仿真验证流程。文章还提到了多种智能优化算法在无人机路径规划中的应用比较,突出了改进PSO在收敛速度和全局寻优方面的优势。; 适合人群:具备一定Matlab编程基础和优化算法知识的研究生、科研人员及从事无人机路径规划、智能优化算法研究的相关技术人员。; 使用场景及目标:①用于无人机在复杂地形或动态环境下的三维路径规划仿真研究;②比较不同智能优化算法(如PSO、GA、蚁群算法、RRT等)在路径规划中的性能差异;③为多目标优化问题提供算法选型和改进思路。; 阅读建议:建议读者结合文中提供的Matlab代码进行实践操作,重点关注算法的参数设置、适应度函数设计及路径约束处理方式,同时可参考文中提到的多种算法对比思路,拓展到其他智能优化算法的研究与改进中。
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