CnOpenData区县-年度-行业门类-企业性质-合伙企业数量信息表

2021年海南省海口市龙华区各类合伙企业发展趋势,
该文章展示了2018年至2022年海南省海口市龙华区文化、体育娱乐业、水利环保、电力供应和科学研究等行业的合伙企业注册、注销和存续数量变化,反映了区域经济活动的动态情况。

时间区间

截至2021.12.31


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区县-年度-行业门类-企业性质-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
区(市)县
区(市)县编码
行业门类
门类编码
合伙企业类别
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区(市)县区(市)县编码行业门类门类编码合伙企业类别注册企业数量注销企业数量存续企业数量
2018海南省46海口市4601龙华区460106文化、体育和娱乐业R有限合伙104
2019海南省46海口市4601龙华区460106文化、体育和娱乐业R有限合伙115
2020海南省46海口市4601龙华区460106文化、体育和娱乐业R有限合伙12116
2021海南省46海口市4601龙华区460106文化、体育和娱乐业R有限合伙59374
2022海南省46海口市4601龙华区460106文化、体育和娱乐业R有限合伙380109
2008海南省46海口市4601龙华区460106水利、环境和公共设施管理业N普通合伙101
2012海南省46海口市4601龙华区460106水利、环境和公共设施管理业N普通合伙102
2018海南省46海口市4601龙华区460106水利、环境和公共设施管理业N普通合伙315
2020海南省46海口市4601龙华区460106水利、环境和公共设施管理业N有限合伙202
2021海南省46海口市4601龙华区460106水利、环境和公共设施管理业N有限合伙9011
2022海南省46海口市4601龙华区460106水利、环境和公共设施管理业N有限合伙7018
1994海南省46海口市4601龙华区460106电力、热力、燃气及水生产和供应业D普通合伙101
2005海南省46海口市4601龙华区460106电力、热力、燃气及水生产和供应业D普通合伙102
2020海南省46海口市4601龙华区460106电力、热力、燃气及水生产和供应业D有限合伙101
2021海南省46海口市4601龙华区460106电力、热力、燃气及水生产和供应业D有限合伙203
2022海南省46海口市4601龙华区460106电力、热力、燃气及水生产和供应业D有限合伙205
1991海南省46海口市4601龙华区460106科学研究和技术服务业M普通合伙101
1998海南省46海口市4601龙华区460106科学研究和技术服务业M普通合伙102
2001海南省46海口市4601龙华区460106科学研究和技术服务业M普通合伙103
2002海南省46海口市4601龙华区460106科学研究和技术服务业M普通合伙114
2009海南省46海口市4601龙华区460106科学研究和技术服务业M普通合伙104
2011海南省46海口市4601龙华区460106科学研究和技术服务业M普通合伙105
2016海南省46海口市4601龙华区460106科学研究和技术服务业M普通合伙106
2017海南省46海口市4601龙华区460106科学研究和技术服务业M普通合伙016
2021海南省46海口市4601龙华区460106科学研究和技术服务业M普通合伙207
2022海南省46海口市4601龙华区460106科学研究和技术服务业M普通合伙209
2008海南省46海口市4601龙华区460106科学研究和技术服务业M有限合伙101
2009海南省46海口市4601龙华区460106科学研究和技术服务业M有限合伙102
2014海南省46海口市4601龙华区460106科学研究和技术服务业M有限合伙204
2015海南省46海口市4601龙华区460106科学研究和技术服务业M有限合伙105

数据更新频率

年度更新

【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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