原水股份:摩根士丹利巨资介入的水务蓝筹

原水股份作为上海特大型供水企业,拥有区域垄断优势。公司不仅提供淡水供应,还涉及城市排水和污水处理业务。通过一系列产业结构调整和发展战略,原水股份已成为集原水供应、污水处理等多元化业务于一体的企业。
原水股份:摩根士丹利巨资介入的水务蓝筹
  原水股份(600649):公司是上海本地特大型供水企业,提供的淡水已经占上海自来水供应量的95%,区域垄断优势极为明显。公司投巨资数十亿元于水务事业,其中投资16.4亿元收购上海合流污水治理一期工程资产,有利于公司长期发展;06年8月出资800万元,其中现金609万元、高新技术191万元参与组建上海城市水资源开发利用国家工程中心有限公司;06年公司向上海市市北、市南、浦东威立雅等3家自来水公司销售原水15.115亿立方米,污水输送总量达6.505亿立方米,销售自来水9743.368万立方米。
  公司经过一系列的产业结构调整,已从单一的结构供应商,发展为具有城市排水和原水供应等多元发展的企业。2002年,公司巨资16.4亿元收购上海合流污水治理一期工程,标志着正式介入城市污水处理产业,目前公司已形成年销售原水17亿立方米,年污水处理6亿立方米的生产能力,并且一跃成为上海市自来水以及污水处理的垄断企业。此外,公司还投资建设源江自来水厂项目,该项目设计供水能力为30万立方米/日,年内将开工建设,2010年工程完工,为公司未来做大做强主业奠定了扎实的基础。据了解,上海“加强建立新水价机制、实行阶梯式收费”的水价改革方案将在2007年开始实施。水价提升已经势在必行,公司作为当之无愧的区域水务霸主,随着水价提升,公司业绩必然再上台阶。
  原水股份(600649)将所拥有的长江原水系统资产与水务资产经营公司所拥有的闵行自来水公司100%股权进行置换已于06年6月完成;又拟以拥有的黄浦江原水系统资产与上海市自来水市南有限公司100%的股权进行置换,此前,该公司控股股东还曾承诺,在条件成熟时优先考虑将上海市自来水市北有限公司和上海浦东威立雅自来水有限公司50%股权以及上海市其他地区的自来水公司的中方股权或资产以市场公允价格转让给公司。2007年1月30日公告,长江原水系统资产与上海市自来水闵行有限公司100%股权进行置换产生的收益及自来水闵行公司下半年纳入合并报表,对业绩增长极为有利。
  值得关注的是,公司以1800万元共同设立东方基金管理公司,于2004年6月28日正式运营。上市公司作为基金发起人之一,投资设立基金管理公司,在我国证券市场尚属首例,有望成为一个崭新的市场题材
  二级市场上,公司2007年一季报披露,前十大流通股股东多为基金和机构,其投资价值由此可见一斑。摩根士丹利投资管理公司更是位列第一大流通股东,持股1232万股!可见公司基本面得到机构与外资一致看好,可重点留意![@more@]

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【电力系统】单机无穷大电力系统短路故障暂态稳定Simulink仿真(带说明文档)内容概要:本文档围绕“单机无穷大电力系统短路故障暂态稳定Simulink仿真”展开,提供了完整的仿真模型与说明文档,重点研究电力系统在发生短路故障后的暂态稳定性问题。通过Simulink搭建单机无穷大系统模型,模拟不同类型的短路故障(如三相短路),分析系统在故障期间及切除后的动态响应,包括发电机转子角度、转速、电压和功率等关键参数的变化,进而评估系统的暂态稳定能力。该仿真有助于理解电力系统稳定性机理,掌握暂态过程分析方法。; 适合人群:电气工程及相关专业的本科生、研究生,以及从事电力系统分析、运行与控制工作的科研人员和工程师。; 使用场景及目标:①学习电力系统暂态稳定的基本概念与分析方法;②掌握利用Simulink进行电力系统建模与仿真的技能;③研究短路故障对系统稳定性的影响及提高稳定性的措施(如故障清除时间优化);④辅助课程设计、毕业设计或科研项目中的系统仿真验证。; 阅读建议:建议结合电力系统稳定性理论知识进行学习,先理解仿真模型各模块的功能与参数设置,再运行仿真并仔细分析输出结果,尝试改变故障类型或系统参数以观察其对稳定性的影响,从而深化对暂态稳定问题的理解。
本研究聚焦于运用MATLAB平台,将支持向量机(SVM)应用于数据预测任务,并引入粒子群优化(PSO)算法对模型的关键参数进行自动调优。该研究属于机器学习领域的典型实践,其核心在于利用SVM构建分类模型,同时借助PSO的全局搜索能力,高效确定SVM的最优超参数配置,从而显著增强模型的整体预测效能。 支持向量机作为一种经典的监督学习方法,其基本原理是通过在高维特征空间中构造一个具有最大间隔的决策边界,以实现对样本数据的分类或回归分析。该算法擅长处理小规模样本集、非线性关系以及高维度特征识别问题,其有效性源于通过核函数将原始数据映射至更高维的空间,使得原本复杂的分类问题变得线性可分。 粒子群优化算法是一种模拟鸟群社会行为的群体智能优化技术。在该算法框架下,每个潜在解被视作一个“粒子”,粒子群在解空间中协同搜索,通过不断迭代更新自身速度与位置,并参考个体历史最优解和群体全局最优解的信息,逐步逼近问题的最优解。在本应用中,PSO被专门用于搜寻SVM中影响模型性能的两个关键参数——正则化参数C与核函数参数γ的最优组合。 项目所提供的实现代码涵盖了从数据加载、预处理(如标准化处理)、基础SVM模型构建到PSO优化流程的完整步骤。优化过程会针对不同的核函数(例如线性核、多项式核及径向基函数核等)进行参数寻优,并系统评估优化前后模型性能的差异。性能对比通常基于准确率、精确率、召回率及F1分数等多项分类指标展开,从而定量验证PSO算法在提升SVM模型分类能力方面的实际效果。 本研究通过一个具体的MATLAB实现案例,旨在演示如何将全局优化算法与机器学习模型相结合,以解决模型参数选择这一关键问题。通过此实践,研究者不仅能够深入理解SVM的工作原理,还能掌握利用智能优化技术提升模型泛化性能的有效方法,这对于机器学习在实际问题中的应用具有重要的参考价值。 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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