FillContaOwner

 
public static void FillContaOwner(decimal decDepotCompanyID, DropDownList ddlContaOwner)
    {
        DataSet ds;
        ds = HttpContext.Current.Cache["ContaOwner" + decDepotCompanyID.ToString()] as DataSet;
        if (ds == null)
        {
            string strFilter = "DEPOT_COMPANY_ID=" + decDepotCompanyID + "";
            ds = PHY.CY.DAL.COMPANY_RELATIONDAL.SelectFilter(strFilter);
            HttpContext.Current.Cache.Insert("ContaOwner" + decDepotCompanyID.ToString(), ds);
        }
        DDLDataBind(ddlContaOwner, ds.Tables[0], "DEPOT_OWNER_CODE", "OWNER_COMPANY_ID");
    }

 

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本文以电动汽车销售策略为研究对象,综合运用层次分析法、决策树、皮尔逊相关性分析、BP神经网络及粒子群优化等多种方法,深入探讨了影响目标客户购买电动汽车的因素及相应的销售策略。研究结果显示,客户对合资品牌电动汽车的满意度为78.0887,对自主品牌的满意度为77.7654,对新势力品牌的满意度为77.0078。此外,研究还发现电池性能、经济性、城市居住年限、居住区域、工作单位、职务、家庭年收入、个人年收入、家庭可支配收入、房贷占比、车贷占比等因素对电动汽车销量存在显著影响。通过BP神经网络对目标客户的购买意愿进行预测,其预测数据拟合程度超过80%,且与真实情况高度接近。基于研究结果,本文为销售部门提出了提高销量的建议,包括精准定位尚未购买电动汽车的目标客户群体,制定并实施更具针对性的销售策略,在服务难度提升不超过5%的前提下,选择实施最具可行性和针对性的销售方案。 在研究过程中,层次分析法被用于对目标客户购买电动汽车的影响因素进行系统分析与评价;决策树模型则用于对缺失数据进行预测填充,以确保数据的完整性和准确性;BP神经网络用于预测目标客户的购买意愿,并对其预测效果进行评估;粒子群优化算法对BP神经网络模型进行优化,有效提升了模型的稳定性和预测能力;皮尔逊相关性分析用于探究不同因素与购买意愿之间的相关性。通过这些方法的综合运用,本文不仅揭示了影响电动汽车销量的关键因素,还为销售策略的优化提供了科学依据。
在机器人路径规划领域,优化算法是实现高效、经济运动轨迹的关键。本文将深入研究“粒子群算法优化3-5-3多项式工业机器人时间最优轨迹规划算法”,并探讨其在MATLAB环境下的实现 。 在机器人运动学中,3-5-3多项式用于描述机器人关节的运动,其中三个连杆分别用三次、五次和三次多项式表示其位置随时间的变化。这种模型既灵活又避免了复杂的数学问题 。时间最优轨迹规划的目标是在满足物理约束的前提下,找到使机器人完成任务时间最短的路径 。 粒子群优化(PSO)算法是一种基于群体智能的优化方法,灵感来源于鸟群觅食行为。每个粒子代表一个可能的解决方案,通过更新速度和位置来寻找全局最优解。粒子的速度和位置由其个人极值和全局极值共同决定 。 在MATLAB中实现PSO算法时,需先定义粒子群参数,如粒子数量、最大迭代次数、惯性权重和学习因子等。然后编写适应度函数,计算3-5-3多项式轨迹的时间,以最小化时间为目标 。优化过程中,粒子根据当前速度和位置更新,结合历史最佳位置和全局最佳位置,经过多轮迭代后收敛到最优解 。 优化完成后,可将优化后的3-5-3多项式轨迹与原始轨迹对比,并利用MATLAB的图形工具展示机器人在不同时间点的位置和速度 。此外,通过调整算法参数(如学习因子和惯性权重),可以探索不同设置对优化性能的影响 。 “粒子群优化3-5-3时间最优”算法是将群体智能应用于工业机器人轨迹规划的典型案例。通过MATLAB实现,该算法能够有效找到3-5-3多项式的参数,实现时间最优的运动轨迹 。这对于机器人控制和自动化领域的研究者和工程师具有重要的参考价值 。
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