CnOpenData行业门类-年度-合伙企业数量信息表

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截至2021.12.31


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行业门类-年度-合伙企业数量信息表
会计年度
行业门类
门类编码
注册企业数量
注销企业数量
存续企业数量

样本数据

会计年度行业门类门类编码注册企业数量注销企业数量存续企业数量
1982交通运输、仓储和邮政业G101
1984交通运输、仓储和邮政业G102
1985交通运输、仓储和邮政业G103
1988交通运输、仓储和邮政业G427
1989交通运输、仓储和邮政业G308
1990交通运输、仓储和邮政业G109
1991交通运输、仓储和邮政业G5014
1992交通运输、仓储和邮政业G8122
1993交通运输、仓储和邮政业G17238
1994交通运输、仓储和邮政业G18654
1995交通运输、仓储和邮政业G15363
1996交通运输、仓储和邮政业G16376
1997交通运输、仓储和邮政业G16189
1998交通运输、仓储和邮政业G263114
1999交通运输、仓储和邮政业G284139
2000交通运输、仓储和邮政业G417176
2001交通运输、仓储和邮政业G7112240
2002交通运输、仓储和邮政业G11413342
2003交通运输、仓储和邮政业G12315452
2004交通运输、仓储和邮政业G23924676
2005交通运输、仓储和邮政业G14315795
2006交通运输、仓储和邮政业G11812898
2007交通运输、仓储和邮政业G9331979
2008交通运输、仓储和邮政业G72241020
2009交通运输、仓储和邮政业G90151086
2010交通运输、仓储和邮政业G78131149
2011交通运输、仓储和邮政业G100151236
2012交通运输、仓储和邮政业G116201337
2013交通运输、仓储和邮政业G114131431
2014交通运输、仓储和邮政业G74161492

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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