长航集团和中外运有意整合

长航凤凰整合预期
http://www.sina.com.cn 2007年09月25日 13:53 金羊网-新快报

长航集团和中外运有意整合

  长航凤凰(12.81,-0.66,-4.90%):中外运干散货业务注入

  传闻:长航集团和中外运整合有望在近期获得批准,一旦合并完成,中外运的干散货业务很可能注入到长航凤凰。

  求证:记者致电长航凤凰(000520),其董秘办公室工作人员告诉记者,长航集团和中外运两个集团有意谈整合的事情,但最终方案还得由国资委 说了算,因此,目前不存在中外运的干散货业务注入到长航凤凰的情况。点评:市场人士分析,中国长航集团在成功重组长航凤凰后,将最大的核心资产——干散货 运输装入长航凤凰。在巩固公司长江运输主导地位的同时,该公司充分利用国家关于内销远洋运输船舶的政策,拟采取银行贷款方式在渤海船舶重工有限责任公司建 造6艘57300DWT散货船,并采取期租融资加银行贷款方式在中国长江航运集团南京金陵船厂新建4艘92500DWT散货远洋船舶,在这两大项目的船舶 投入使用后,公司将增加71.38万载重吨远洋散货运力,预计可为公司带来1300多万美元的利润。

  不过,该股最大的亮点仍在于对央企整合的预期,作为长航集团最主要的资本运作平台,长航凤凰很可能成为集团的资本载体,如果长航集团和中外运成功合并,长航凤凰很可能成为更具实力的大股东资产整合旗舰,后续发展潜力巨大。

  而从走势来看,该股在前段时间放量大涨后近日有所下挫,下挫过程中量能无明显放大,庄家出货的迹象仍不明显,但短期继续调整的可能性比较大。

  该股周一收于13.47元,跌0.62元(-4.40%)。(新快报记者谢少萍)

基于数据驱动的 Koopman 算子的递归神经网络模型线性化,用于纳米定位系统的预测控制研究(Matlab代码实现)内容概要:本文围绕“基于数据驱动的Koopman算子的递归神经网络模型线性化”展开,旨在研究纳米定位系统的预测控制方法。通过结合数据驱动技术与Koopman算子理论,将非线性系统动态近似为高维线性系统,进而利用递归神经网络(RNN)建模并实现系统行为的精确预测。文中详细阐述了模型构建流程、线性化策略及在预测控制中的集成应用,并提供了完整的Matlab代码实现,便于科研人员复现实验、优化算法并拓展至其他精密控制系统。该方法有效提升了纳米级定位系统的控制精度与动态响应性能。; 适合人群:具备自动控制、机器学习或信号处理背景,熟悉Matlab编程,从事精密仪器控制、智能制造或先进控制算法研究的研究生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标:①实现非线性动态系统的数据驱动线性化建模;②提升纳米定位平台的轨迹跟踪与预测控制性能;③为高精度控制系统提供可复现的Koopman-RNN融合解决方案; 阅读建议:建议结合Matlab代码逐段理解算法实现细节,重点关注Koopman观测矩阵构造、RNN训练流程与模型预测控制器(MPC)的集成方式,鼓励在实际硬件平台上验证并调整参数以适应具体应用场景。
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