70、数字旅游与电商虚拟现实的现状与前景

数字旅游与电商虚拟现实的现状与前景

数字旅游市场的调查分析

数字旅游作为一种新兴的旅游方式,其市场潜力备受关注。为了深入了解数字旅游的市场情况,研究人员进行了一系列调查。

  1. 参与者的性别与年龄分布

    • 研究涵盖了2021年的全国调查以及2021 - 2022年的旅游调查。从年龄分布来看,不同年龄段在各项调查中的占比有所不同。例如,在2021年全国调查(N = 1630)中,16 - 29岁占24%,30 - 49岁占45%,50 - 69岁占32%。
    • 性别方面,男性和女性在各年龄段的分布也存在差异。如在2022年旅游调查(N = 632)中,男性(N = 295)在50 - 69岁年龄段占比达到53%,而女性(N = 337)在该年龄段占比为39%。
      |调查类型|年龄16 - 29 (%)|年龄30 - 49 (%)|年龄50 - 69 (%)|
      | ---- | ---- | ---- | ---- |
      |2021年全国调查(N = 1630)|24|45|32|
      |2021年全国调查 - 男性(N = 794)|20|48|32|
      |2021年全国调查 - 女性(N = 836)|27|42|32|
      |2021年旅游调查(N = 204)|17|38|45|
      |2021年旅游调查 - 男性(N = 102)|14|38|48|
      |2021年旅游调查 - 女性(N = 102)|21|37|42|
      |2022年旅游调查(N = 632)|18|37|45|
      |2022年旅游调查
【电能质量扰动】基于ML和DWT的电能质量扰动分类方法研究(Matlab实现)内容概要:本文研究了一种基于机器学习(ML)和离散小波变换(DWT)的电能质量扰动分类方法,并提供了Matlab实现方案。首先利用DWT对电能质量信号进行多尺度分解,提取信号的时频域特征,有效捕捉电压暂降、暂升、中断、谐波、闪变等常见扰动的关键信息;随后结合机器学习分类器(如SVM、BP神经网络等)对提取的特征进行训练分类,实现对不同类型扰动的自动识别准确区分。该方法充分发挥DWT在信号去噪特征提取方面的优势,结合ML强大的模式识别能力,提升了分类精度鲁棒性,具有较强的实用价值。; 适合人群:电气工程、自动化、电力系统及其自动化等相关专业的研究生、科研人员及从事电能质量监测分析的工程技术人员;具备一定的信号处理基础和Matlab编程能力者更佳。; 使用场景及目标:①应用于智能电网中的电能质量在线监测系统,实现扰动类型的自动识别;②作为高校或科研机构在信号处理、模式识别、电力系统分析等课程的教学案例或科研实验平台;③目标是提高电能质量扰动分类的准确性效率,为后续的电能治理设备保护提供决策依据。; 阅读建议:建议读者结合Matlab代码深入理解DWT的实现过程特征提取步骤,重点关注小波基选择、分解层数设定及特征向量构造对分类性能的影响,并尝试对比不同机器学习模型的分类效果,以全面掌握该方法的核心技术要点。
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