16、RFID技术在建筑垃圾运输与共享单车系统中的应用分析

RFID技术在建筑垃圾运输与共享单车系统中的应用分析

1. RFID技术在建筑垃圾运输中的应用

1.1 应用背景与成效

RFID技术应用于建筑垃圾运输领域,旨在建立管理有序的行业体系,提高政府管理效率,最终让上海市民受益。该技术能对建筑垃圾运输过程进行有效监控,使政府监管更加精准,减少监管成本。

1.2 推广面临的问题

尽管基于RFID的系统评估结果令人满意,但在上海尚未得到广泛接受。利益相关者,如项目业主和运输承包商,对政府在新系统中的强势地位并不总是满意。主要问题如下:
- 成本增加 :专家估计,虽然政府的监管费用有所减少,但项目业主的费用增加了近200%,运输承包商的成本提高了约25%。政府在初期需投入大量资金购买设备和软件,不过从长远来看,劳动力成本和管理费用会降低,市民的投诉也会减少。然而,项目业主需提前将资金存入第三方银行账户,这增加了资金成本。运输承包商被迫安装RFID标签并租赁标签读取器,利润减少。此外,建筑垃圾运输价格由政府设定,他们只能接受新价格,行业存在一定程度的政府垄断,这不利于基于RFID的系统在建筑垃圾运输行业的广泛应用。
- 检查流程复杂 :基于RFID的流程要求政府工作人员对建筑垃圾运输进行更标准化的检查,导致检查程序更加复杂和繁琐。例如,政府员工需要携带便携式标签读取器到建筑工地和指定地点进行检查。因此,需要更好的自动化技术来推动RFID技术在建筑垃圾管理中的应用。

2. 共享单车系统的物流挑战与规划

2.1 共享单车系统概述

共享单车是一种新型的可持续城市

提供了基于BP(Back Propagation)神经网络结合PID(比例-积分-微分)控制策略的Simulink仿真模型。该模型旨在实现对杨艺所著论文《基于S函数的BP神经网络PID控制器及Simulink仿真》中的理论进行实践验证。在Matlab 2016b环境下开发,经过测试,确保能够正常运行,适合学习和研究神经网络在控制系统中的应用。 特点 集成BP神经网络:模型中集成了BP神经网络用于提升PID控制器的性能,使之能更好地适应复杂控制环境。 PID控制优化:利用神经网络的自学习能力,对传统的PID控制算法进行了智能调整,提高控制精度和稳定性。 S函数应用:展示了如何在Simulink中通过S函数嵌入MATLAB代码,实现BP神经网络的定制化逻辑。 兼容性说明:虽然开发于Matlab 2016b,但理论上兼容后续版本,可能会需要调整少量配置以适配不同版本的Matlab。 使用指南 环境要求:确保你的电脑上安装有Matlab 2016b或更高版本。 模型加载: 下载本仓库到本地。 在Matlab中打开.slx文件。 运行仿真: 调整模型参数前,请先熟悉各模块功能和输入输出设置。 运行整个模型,观察控制效果。 参数调整: 用户可以自由调节神经网络的层数、节点数以及PID控制器的参数,探索不同的控制性能。 学习和修改: 通过阅读模型中的注释和查阅相关文献,加深对BP神经网络PID控制结合的理解。 如需修改S函数内的MATLAB代码,建议有一定的MATLAB编程基础。
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