六公司前三季度业绩预增

http://www.sina.com.cn 2007年10月08日 05:13 中国证券报-中证网

  国庆前后,六家上市公司均预告三季度业绩大幅增加。其中,汕电力A(15.45,0.16,1.05%)(000534)净利润同比大幅增长700%-750%。

  该公司在9月29日的公告称,预计前三季度净利润同比上升700%-750%。2007年第三季度的净利润预计为2.7亿元左右。2006年前三季度公司净利润为2314.27万元,每股收益0.09元。

  公司业绩大幅增长主要得益于出售公司持有的全部华能国际(16.98,-0.44,-2.53%)(600011)股权共2533.3333万股。

  贵糖股份(000833)9月29日公告,经公司财务会计部门初步测算,预计公司前三季度及第三季度可实现净利润与上年同期相比上升200%-250%之间。2006年前三季度公司实现净利润1651.27万元,第三季度实现净利润815.5万元。

  泸州老窖(62.21,-0.39,-0.62%)(000568)9月29日预计前三季度累计净利润同比增长50-100%,净利润在34,331.12万元-45,774.82万元之间。业绩增长的原因在于公司对中秋节、国庆节进行提前布局,国窖1573、泸州老窖特曲等主导产品产销两旺。

  威孚高科(20.61,0.06,0.29%)(000581,200581)预计公司1月至9月实现净利润比上年同期增长50%-60%。上年同期公司实现净利润6965.04万元,每股收益0.1228元。

  公告称,公司2007年半年度报告净利润增长15.59%,公司投资的博世汽车柴油系统股份有限公司(持股31.5%)去年上半年大幅度亏损, 今年上半年业绩波动很大,公司在披露前一定期报告时无法准确估计第三季度的业绩情况,故未在半年度报告中进行业绩预告。在三季度,博世汽车柴油系统股份有 限公司已大幅减亏,公司内部产品的销售比上年同期有所增长。

  宏润建设(17.70,0.53,3.09%)(002062)公告修正了公司三季度业绩预测。修正后,预计公司前三季度净利润与上年同期相比上升30%-50%,高于之前增幅小于30%的预测。主要原因是公司主营业务营业收入增长较快。公司去年同期实现净利润5163万元,每股收益0.47元。

  中科英华(19.27,-0.72,-3.60%)(600110) 公告,经公司财务部门初步测算,预计公司2007年前三季度净利润较上年同期增长50%以上。2006年前三季度公司实现净利润43,918, 946.78元,每股收益0.1314元。公告称,报告期内公司主营业务有所增长,投资收益大幅增加是业绩增长的主要原因。(李阳丹 徐建军 朱宇 魏玮)

基于遗传算法的新的异构分布式系统任务调度算法研究(Matlab代码实现)内容概要:本文档围绕基于遗传算法的异构分布式系统任务调度算法展开研究,重点介绍了一种结合遗传算法的新颖优化方法,并通过Matlab代码实现验证其在复杂调度问题中的有效性。文中还涵盖了多种智能优化算法在生产调度、经济调度、车间调度、无人机路径规划、微电网优化等领域的应用案例,展示了从理论建模到仿真实现的完整流程。此外,文档系统梳理了智能优化、机器学习、路径规划、电力系统管理等多个科研方向的技术体系与实际应用场景,强调“借力”工具与创新思维在科研中的重要性。; 适合人群:具备一定Matlab编程基础,从事智能优化、自动化、电力系统、控制工程等相关领域研究的研究生及科研人员,尤其适合正在开展调度优化、路径规划或算法改进类课题的研究者; 使用场景及目标:①学习遗传算法及其他智能优化算法(如粒子群、蜣螂优化、NSGA等)在任务调度中的设计与实现;②掌握Matlab/Simulink在科研仿真中的综合应用;③获取多领域(如微电网、无人机、车间调度)的算法复现与创新思路; 阅读建议:建议按目录顺序系统浏览,重点关注算法原理与代码实现的对应关系,结合提供的网盘资源下载完整代码进行调试与复现,同时注重从已有案例中提炼可迁移的科研方法与创新路径。
【微电网】【创新点】基于非支配排序的蜣螂优化算法NSDBO求解微电网多目标优化调度研究(Matlab代码实现)内容概要:本文提出了一种基于非支配排序的蜣螂优化算法(NSDBO),用于求解微电网多目标优化调度问题。该方法结合非支配排序机制,提升了传统蜣螂优化算法在处理多目标问题时的收敛性和分布性,有效解决了微电网调度中经济成本、碳排放、能源利用率等多个相互冲突目标的优化难题。研究构建了包含风、光、储能等多种分布式能源的微电网模型,并通过Matlab代码实现算法仿真,验证了NSDBO在寻找帕累托最优解集方面的优越性能,相较于其他多目标优化算法表现出更强的搜索能力和稳定性。; 适合人群:具备一定电力系统或优化算法基础,从事新能源、微电网、智能优化等相关领域研究的研究生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标:①应用于微电网能量管理系统的多目标优化调度设计;②作为新型智能优化算法的研究与改进基础,用于解决复杂的多目标工程优化问题;③帮助理解非支配排序机制在进化算法中的集成方法及其在实际系统中的仿真实现。; 阅读建议:建议读者结合Matlab代码深入理解算法实现细节,重点关注非支配排序、拥挤度计算和蜣螂行为模拟的结合方式,并可通过替换目标函数或系统参数进行扩展实验,以掌握算法的适应性与调参技巧。
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