9、基于多因素的订单拣选模拟与登革热感染区域预测

最新推荐文章于 2025-10-30 12:00:53 发布
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分类专栏： 人工智能的前沿探索 文章标签： 订单拣选模拟 多智能体 登革热预测
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基于多因素的订单拣选模拟与登革热感染区域预测

在物流和公共卫生领域，模拟技术和预测方法都有着重要的应用。下面将分别介绍基于多智能体的订单拣选模拟器的开发以及通过多因素预测登革热下周感染区域的相关内容。

一、基于多智能体的订单拣选模拟器

在订单拣选模拟实验中，我们发现实际参数难以复现真实结果。以2020年9 - 12月的数据为例，通过乘以不同系数，能让平均存活时间更接近实际值，如9月乘以1.4，10 - 12月乘以1.2。不过，9月和11月的模拟结果与实际情况仍有偏差，还产生了未处理的PGs，这表明模拟器需要改进。

  • 模拟器存在的问题

    • 交通拥堵处理简单 ：模拟器假设推车除在过道节点外不能相互通过，当遇到堵塞时，推车要么寻找新路线，要么在过道节点等待。但实际仓库中，工人会更灵活地处理，如留下推车让人去取货或请求他人让行。
    • 未考虑工人因素 ：推车行为和操作时间会因工人的资历和技能水平而有很大差异，但模拟器未考虑这些因素。

  • 改进方向

    • 系数调整 ：可以按天调整系数，以适应每天工人和订单的差异；也可以对每个参数单独调整系数，而不是统一乘以一个系数。由于手动调整有局限性，可考虑使用贝叶斯优化来提高效率。
    • 采用处理时间 ：用PG处理的开始到结束的处理时间代
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10、登革热感染区域与医院再入院风险预测研究
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本研究聚焦于登革热感染区域预测和医院再入院风险预测两个医疗领域问题。针对登革热预测，采用SMOTE+ENN数据平衡方法，并通过RF和XGB模型进行训练与参数调整，最终优化模型性能并识别出关键预测特征。对于医院再入院风险预测，提出了一种结合Variable Attention模块和个性化表征表示的深度学习框架，有效提升预测准确性。研究为登革热防治和医疗资源管理提供了科学依据和技术支持，并展望了未来在多变量融合、数据精细化和成本矩阵构建等方面的发展方向。
9、图像分析与登革热预测中的技术应用
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19、理解与应用：登革热疫情预测的创新方法
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本文详细介绍了基于气象数据和机器学习技术的登革热疫情预测方法。通过收集和分析孟加拉国的登革热发病数据与天气数据，构建了多种预测模型，并发现深度学习模型（如CNN-based SuperTML）在预测精度上显著优于传统模型。文章还探讨了模型的实际应用场景，包括公共卫生预警、资源分配优化及政策制定支持，并提出了未来改进方向。
1、登革热爆发预测与气象数据的关系
f6g7h8i9j的博客
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本文探讨了登革热爆发与气象数据之间的关系，并介绍了基于混合数据集和先进机器学习模型的预测方法。研究发现，温度、降雨量和湿度等气象因素对登革热传播有显著影响，而深度学习模型（如SuperTML + ResNet-18）在预测登革热爆发方面表现出色。文章还讨论了实际应用中的挑战及解决方案，为公共卫生政策制定提供了重要参考。
26、基于分层 K 折交叉验证的树型分类器评估及登革热预测模型研究
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42、机器学习方法预测本地社区登革热发病率
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本研究利用机器学习方法预测菲律宾碧瑶市五个高发社区的每月登革热病例，比较了随机森林、线性回归、支持向量机和梯度提升模型在不同特征组合下的表现。结果表明，随机森林和梯度提升模型在多数社区尤其是高峰月份具有更优的预测性能，而SVM整体表现最差。特征分析显示滞后病例数、相对湿度和降雨量等对预测至关重要。研究为地方性登革热监测和防控提供了数据驱动的建模参考。
42、机器学习方法用于预测当地社区登革热发病率
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本文利用机器学习方法对菲律宾碧瑶市登革热发病率进行预测，重点分析了2016至2020年间登革热病例最多的5个社区。通过比较随机森林、线性回归、支持向量机和梯度提升四种模型在不同特征组合下的预测性能，发现随机森林和梯度提升模型在包含时间与气象特征时表现最优。研究还揭示了滞后病例数、相对湿度和降雨量等关键特征对预测的重要性，为登革热的预防和控制提供了科学依据。
35、登革热热点检测与ICMPv6 - 基于DDoS攻击检测的研究
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STM32通过RMS进行波形识别
最新发布
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本项目提供了一个基于STM32微控制器的波形识别解决方案，通过计算波形的均方根值（RMS）来实现波形的识别。该资源文件包含了相关的代码、配置文件以及详细的文档说明，帮助开发者快速理解和实现STM32平台上的波形识别功能。 功能特点 波形识别：通过计算输入信号的RMS值，实现对不同波形的识别。 STM32平台：适用于STM32系列微控制器，代码兼容性强。 开源代码：提供完整的源代码，方便开发者进行二次开发和定制。 使用说明 环境准备： 确保你已经安装了STM32的开发环境（如STM32CubeIDE或Keil MDK）。 准备好一块支持ADC功能的STM32开发板。 代码导入： 将本仓库中的代码导入到你的STM32开发环境中。 根据你的硬件配置，调整代码中的ADC配置参数。 编译与烧录： 编译代码并将其烧录到STM32开发板上。 连接信号源到开发板的ADC输入引脚。 运行与测试： 运行程序，观察波形识别的结果。 可以通过串口或其他输出方式查看RMS值的计算结果。 文件结构 ├── src/ # 源代码文件 │ ├── main.c # 主程序文件 │ ├── adc.c # ADC配置与读取代码 │ ├── rms.c # RMS计算代码 │ └── ... ├── inc/ # 头文件 │ ├── adc.h │ ├── rms.h │ └── ... ├── docs/ # 文档说明 │ ├── README.md # 本文件 │ └── ... └── ...
1_张宗旺-课题申请表模板(1).docx
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STM32F103C8T6频率计资源介绍
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基于Verilog与FPGA的MPEG2视频编码器实现：源码、文档与项目解析（毕业设计/课程设计适用）
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本设计采用Verilog硬件描述语言结合现场可编程门阵列平台，实现了一套符合MPEG-2标准的视频编码系统。该系统核心功能为对原始视频流进行高效压缩处理，其硬件架构经过专门优化，能够在保持较高图像质量的同时显著降低数据带宽占用。 项目交付内容包含完整的源代码实现、详细的设计文档以及针对关键模块的技术解析说明。源代码已通过多轮功能仿真与时序验证，具备良好的可读性与可移植性，用户可直接将其作为基础框架进行功能扩展或性能改进。 该资源适用于高等院校的毕业设计课题、专业课程实践环节以及相关领域的工程研发项目。设计文档系统阐述了编码算法原理、硬件流水线结构、接口协议定义及配置方法，有助于使用者深入理解视频编码的硬件实现机制。项目代码采用模块化设计思想，各功能单元结构清晰，便于进行针对性修改或集成到更复杂的视频处理系统中。 通过本设计提供的完整实现方案，使用者可掌握基于FPGA的视频编码器开发流程，了解实时视频压缩的关键技术要点，并为后续开发更高性能或更新标准的视频处理系统奠定实践基础。 资源来源于网络分享，仅用于学习交流使用，请勿用于商业，如有侵权请联系我删除！
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【评估多目标跟踪方法】9个高度敏捷目标在编队中的轨迹和测量研究（Matlab代码实现）内容概要：本文围绕“评估多目标跟踪方法”，重点研究9个高度敏捷目标在编队飞行中的轨迹生成与测量过程，并提供完整的Matlab代码实现。文中详细模拟了目标的动态行为、运动约束及编队结构，通过仿真获取目标的状态信息与观测数据，用于验证和比较不同多目标跟踪算法的性能。研究内容涵盖轨迹建模、噪声处理、传感器测量模拟以及数据可视化等关键技术环节，旨在为雷达、无人机编队、自动驾驶等领域的多目标跟踪系统提供可复现的测试基准。; 适合人群：具备一定Matlab编程基础，从事控制工程、自动化、航空航天、智能交通或人工智能等相关领域的研究生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标：①用于多目标跟踪算法（如卡尔曼滤波、粒子滤波、GM-CPHD等）的性能评估与对比实验；②作为无人机编队、空中交通监控等应用场景下的轨迹仿真与传感器数据分析的教学与研究平台；③支持对高度机动目标在复杂编队下的可观测性与跟踪精度进行深入分析。; 阅读建议：建议读者结合提供的Matlab代码进行实践操作，重点关注轨迹生成逻辑与测量模型构建部分，可通过修改目标数量、运动参数或噪声水平来拓展实验场景，进一步提升对多目标跟踪系统设计与评估的理解。
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