25、集装箱班轮可持续竞争力评估与二维区间中智语言数决策方法

集装箱班轮可持续竞争力评估与二维区间中智语言数决策方法

1. 集装箱班轮可持续竞争力排名

在评估集装箱班轮的可持续竞争力时,依据综合评估值以及直觉语言变量的比较规则,能够得出单个集装箱班轮的可持续竞争力 (E)。对于五个样本集装箱班轮,其可持续竞争力 (E) 分别为:
(E(CL1, CL2, CL3, CL4, CL5) = (s4.3196, s3.7263, s1.6864, s2.6294, s2.5479))

通过比较各集装箱班轮的竞争力 (E),这五个样本集装箱班轮的可持续竞争力水平排名如下:
|排名|集装箱班轮|
| ---- | ---- |
|1|CL1|
|2|CL2|
|3|CL4|
|4|CL5|
|5|CL3|

从不同评估方面来看:
- A1方面 :CL1表现最佳。CL1和CL2相较于其他三家,平均船舶尺寸更大、船舶数量更多,且收入增长率和所得税更高。CL4和CL5在集装箱船数量上相近,而CL3的营业额和应缴税款较低。
- A2方面 :由于安装了洗涤器并对船舶进行升级投资,CL2和CL4未来将更具竞争力。CL1的投资表明其注重绿色和安全生产。
- A3方面 :CL3的岸上员工总培训时长相对较少,其企业社会责任报告中未提及海员培训时长。推测CL3的船员配备外包给了海员供应国的船员中介机构,且其船上设备创新投资不理想。
- A4方面 :CL3的单船排放量排名第二,船舶燃油消耗相对较高,似乎面

基于径向基函神经网络RBFNN的自适应滑模控制学习(Matlab代码实现)内容概要:本文介绍了基于径向基函神经网络(RBFNN)的自适应滑模控制方法,并提供了相应的Matlab代码实现。该方法结合了RBF神经网络的非线性逼近能力和滑模控制的强鲁棒性,用于解决复杂系统的控制问题,尤其适用于存在不确定性和外部干扰的动态系统。文中详细阐述了控制算法的设计思路、RBFNN的结构权重更新机制、滑模面的构建以及自适应律的推导过程,并通过Matlab仿真验证了所提方法的有效性和稳定性。此外,文档还列举了大量相关的科研方向和技术应用,涵盖能优化算法、机器学习、电力系统、路径规划等多个领域,展示了该技术的广泛应用前景。; 适合人群:具备一定自动控制理论基础和Matlab编程能力的研究生、科研人员及工程技术人员,特别是从事能控制、非线性系统控制及相关领域的研究人员; 使用场景及目标:①学习和掌握RBF神经网络滑模控制相结合的自适应控制策略设计方法;②应用于电机控制、机器人轨迹跟踪、电力电子系统等存在模型不确定性或外界扰动的实际控制系统中,提升控制精度鲁棒性; 阅读建议:建议读者结合提供的Matlab代码进行仿真实践,深入理解算法实现细节,同时可参考文中提及的相关技术方向拓展研究思路,注重理论分析仿真验证相结合。
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