CnOpenData中国各省份绿色专利申请表-基于主分类

该文章详细展示了1985年至2020年间中国各省份在绿色专利领域的申请情况,重点关注了发明专利和实用新型专利的数量变化,以及农业、能源节约、交通和废物管理等主要分类的发展趋势。

时间区间

1985-2020年


字段展示

中国各省份绿色专利申请表-按主分类统计
省份代码
省份
申请年份
申请月份
绿色专利主分类
发明专利申请数量
实用新型专利申请数量

样本数据

省份省份代码申请年份申请月份绿色专利主分类发明专利申请数量实用新型专利申请数量
上海市3119854AGRICULTURE/FORESTRY20
上海市3119854ALTERNATIVE ENERGY PRODUCTION61
上海市3119854ENERGY CONSERVATION22
上海市3119854NUCLEAR POWER GENERATION10
上海市3119854TRANSPORTATION32
上海市3119854WASTE MANAGEMENT62
上海市3119855AGRICULTURE/FORESTRY20
上海市3119855ALTERNATIVE ENERGY PRODUCTION11
上海市3119855ENERGY CONSERVATION31
上海市3119855WASTE MANAGEMENT11
上海市3119856ALTERNATIVE ENERGY PRODUCTION10
上海市3119856ENERGY CONSERVATION12
上海市3119856WASTE MANAGEMENT10
浙江省3320151ALTERNATIVE ENERGY PRODUCTION179186
浙江省3320151ENERGY CONSERVATION103201
浙江省3320151TRANSPORTATION36114
浙江省3320151WASTE MANAGEMENT157327
浙江省3320152ADMINISTRATIVE, REGULATORY OR DESIGN ASPECTS3917
浙江省3320152AGRICULTURE/FORESTRY6712
浙江省3320152ALTERNATIVE ENERGY PRODUCTION115160
浙江省3320152ENERGY CONSERVATION73180
浙江省3320152NUCLEAR POWER GENERATION21
浙江省3320152TRANSPORTATION2988
浙江省3320152WASTE MANAGEMENT167194
浙江省3320153ADMINISTRATIVE, REGULATORY OR DESIGN ASPECTS4427
浙江省3320153AGRICULTURE/FORESTRY12621
浙江省3320153ALTERNATIVE ENERGY PRODUCTION149211
浙江省3320153ENERGY CONSERVATION78191
浙江省3320153TRANSPORTATION1895
浙江省3320153WASTE MANAGEMENT268271
浙江省3320154ADMINISTRATIVE, REGULATORY OR DESIGN ASPECTS4847
香港特别行政区8120218ALTERNATIVE ENERGY PRODUCTION21
香港特别行政区8120219ALTERNATIVE ENERGY PRODUCTION20
香港特别行政区8120219TRANSPORTATION20
香港特别行政区8120219WASTE MANAGEMENT10
香港特别行政区81202110ALTERNATIVE ENERGY PRODUCTION10
香港特别行政区81202110ENERGY CONSERVATION10
黑龙江省2319854ENERGY CONSERVATION31
黑龙江省2319854TRANSPORTATION40
黑龙江省2319855TRANSPORTATION30
黑龙江省2319856ENERGY CONSERVATION10
黑龙江省2319857TRANSPORTATION10
黑龙江省2319858ALTERNATIVE ENERGY PRODUCTION20
黑龙江省2319858ENERGY CONSERVATION10
黑龙江省2319858NUCLEAR POWER GENERATION10
黑龙江省2319859TRANSPORTATION10
黑龙江省2319859WASTE MANAGEMENT11
黑龙江省23198510AGRICULTURE/FORESTRY10
黑龙江省23198510ALTERNATIVE ENERGY PRODUCTION10
黑龙江省23198510ENERGY CONSERVATION11

数据更新频率

年度更新

图片

联系人: CnOpenData-sxq

个人联系电话:19121071287

基于粒子群优化算法的p-Hub选址优化(Matlab代码实现)内容概要:本文介绍了基于粒子群优化算法(PSO)的p-Hub选址优化问题的研究与实现,重点利用Matlab进行算法编程和仿真。p-Hub选址是物流与交通网络中的关键问题,旨在通过确定最优的枢纽节点位置和非枢纽节点的分配方式,最小化网络总成本。文章详细阐述了粒子群算法的基本原理及其在解决组合优化问题中的适应性改进,结合p-Hub中转网络的特点构建数学模型,并通过Matlab代码实现算法流程,包括初始化、适应度计算、粒子更新与收敛判断等环节。同时可能涉及对算法参数设置、收敛性能及不同规模案例的仿真结果分析,以验证方法的有效性和鲁棒性。; 适合人群:具备一定Matlab编程基础和优化算法理论知识的高校研究生、科研人员及从事物流网络规划、交通系统设计等相关领域的工程技术人员。; 使用场景及目标:①解决物流、航空、通信等网络中的枢纽选址与路径优化问题;②学习并掌握粒子群算法在复杂组合优化问题中的建模与实现方法;③为相关科研项目或实际工程应用提供算法支持与代码参考。; 阅读建议:建议读者结合Matlab代码逐段理解算法实现逻辑,重点关注目标函数建模、粒子编码方式及约束处理策略,并尝试调整参数或拓展模型以加深对算法性能的理解。
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