陈彦如

作品数：50被引量：285H指数：9
导出分析报告
供职机构：西南交通大学经济管理学院更多>>
发文主题：遗传算法车辆路径问题车队列车运行调整物流需求更多>>
发文领域：经济管理交通运输工程自动化与计算机技术理学更多>>
发文期刊：《中国铁道科学》《计算机工程与应用》《控制与决策》《交通运输工程与信息学报》更多>>
所获基金：国家自然科学基金中央高校基本科研业务费专项资金高等学校骨干教师资助计划四川省科技支撑计划更多>>
-
在结果中检索

检索结果分析

署名顺序

  • 全部
  • 第一作者
结果分析中...
共 条 记 录，以下是1-10
全选清除导出
参考文献引证文献引用追踪
视图：
排序：
基于深度与实例分割融合的单目3D目标检测方法
《计算机应用》2024年第7期2208-2215,共8页孙逊 冯睿锋 陈彦如 
国家自然科学基金资助项目(62173279)。
针对单目3D目标检测在视角变化引起的物体大小变化以及物体遮挡等情况下效果不佳的问题,提出一种融合深度信息和实例分割掩码的新型单目3D目标检测方法。首先,通过深度-掩码注意力融合(DMAF)模块,将深度信息与实例分割掩码结合,以提供...
关键词：单目3D目标检测 深度学习 动态卷积 实例分割 
考虑众包场景的电动车动态需求车辆路径问题被引量：1
《计算机集成制造系统》2024年第7期2588-2607,共20页杜千 南丽君 陈彦如 
国家自然科学基金资助项目(71771190)。
针对企业自有车辆和社会车辆共同取送货的场景,以及国家节能环保的政策背景,考虑分时电价、部分充电、软时间窗、以及动态需求等因素,以最小化配送总成本为目标,建立考虑众包场景的电动车动态需求车辆路径问题(EDDVRP-CD)的两阶段整数...
关键词：众包模式 分时电价 电动车车辆路径问题 动态需求 改进的禁忌自适应大规模邻域搜索算法 
基于VMD-EWT-QWLSTM-TPE深度学习模型的超短时物流需求多步预测
《控制与决策》2024年第6期1859-1868,共10页杨新彪 陈彦如 秦娟 冉茂亮 
国家自然科学基金项目(71771190)。
超短时物流需求预测是企业物流资源智能调度的重要基础,然而,超短时物流需求数据具有强随机性、高波动性、非平稳性等特征,进行多步精确预测较为困难.基于此,构建基于串行数据分解和量子加权深度网络的超短时物流需求多步预测模型.首先...
关键词：超短时物流需求 多步预测 串行数据分解 量子加权 深度学习模型 TPE参数优化 
基于自适应大邻域搜索算法的无人机-卡车-代收点协同配送被引量：6
《工业工程与管理》2024年第1期119-132,共14页梁爽 陈彦如 孙智彬 
国家重点研发计划(2018YFB1601402);国家自然科学基金资助项目(71771190)。
针对农村地区物流配送成本高、效率低等问题,对无人机-卡车-代收点的协同配送进行了研究,以助力“乡村振兴”战略。充分考虑农村道路条件、农户地理分布等特征,构建了面向农村的无人机-卡车-代收点协同配送整数规划模型,同时对无人机路...
关键词：无人机-卡车-代收点协同配送 选址与车辆路径问题 农村地区 改进的自适应大规模邻域搜索 
基于EEMD-LMD-LSTM-LEC深度学习模型的短时物流需求预测被引量：23
《控制与决策》2022年第10期2513-2523,共11页冉茂亮 陈彦如 杨新彪 
国家重点研发计划项目(2018YFB1601402);国家自然科学基金项目(71771190)。
短时物流需求预测是智慧物流系统的重要组成部分.由于短时物流需求数据具有非平稳性、强随机性、局部突变、非线性等特征,精确预测较为困难.对此,考虑集成经验模态分解(EEMD)、局部均值分解(LMD)、长短期记忆网络(LSTM)以及考虑局部误...
关键词：短时物流需求 集成经验模态分解 局部均值分解 长短期记忆网络 局部误差校正 预测 
基于SAE-ConvLSTM深度学习模型的多站城轨短时客流预测被引量：6
《计算机应用研究》2022年第7期2025-2031,共7页李莎 王秋雯 陈彦如 秦娟 
国家重点研发计划资助项目(2018YFC0705000);西南交通大学经济管理学院资助项目(JGSF06)。
为准确预测多个站点城轨交通短时客流,提出卷积长短时记忆网络(ConvLSTM)与栈式自编码器(SAE)相结合的深度学习模型SAE-ConvLSTM。考虑了13个影响客流量的外部因素,并通过SAE对其进行逐层提取,获得更具代表性的外部特征。通过ConvLSTM...
关键词：城轨交通短时客流 时空特征 多站点 外部特征 卷积长短时记忆网络 
神经网络技术在高铁站多联机空调节能控制中的应用被引量：5
《计算机系统应用》2022年第1期303-308,共6页牛茜 蒋琴 王瑶 赵宏宇 陈彦如 
国家重点研发计划(2018YFC0705000)。
本文基于神经网络技术设计空调控制软件系统,对传统人工控制模式和神经网络控制器进行对比研究.首先利用Energy Plus仿真软件建立真实高铁站建筑及其多联机空调系统模型,对该空调系统设置424种工况完成了一整年运行仿真,然后从百万条仿...
关键词：Energy Plus仿真 软件系统设计 节能 神经网络 
基于语义树的非结构化年鉴Excel表格的ETL方法被引量：3
《计算机应用》2021年第S02期131-135,共5页赵乐 赵宏宇 刘斌 陈彦如 
国家重点研发计划项目(2018YFB1601402)。
针对计算机程序在对海量Excel表格中的中国城市年鉴数据进行抽取-转换-加载(ETL)时由于表格的非结构化格式导致的准确率和查全率较低的问题,提出了一种基于语义树的ETL方法。首先,通过数据与表格行名、列名的对应关系分别建立两棵语义...
关键词：EXCEL表格 抽取-转换-加载 语义树 正则表达式 数据仓库 
基于卷积长短时记忆神经网络的城市轨道交通短时客流预测被引量：29
《控制与决策》2021年第11期2760-2770,共11页王秋雯 陈彦如 刘媛春 
国家重点研发计划项目(2018YFB1601402)。
我国城市轨道交通正处在快速发展阶段,城轨交通短时客流预测对保障运营安全、优化线网结构,进而构建智慧城市具有重要意义.城轨短时客流除了具有周期性、随机性等时间特征之外,跨时段的断面客流具有相似性,并且相邻站点客流之间存在空...
关键词：城轨交通短时客流 时空特征 跨时段客流聚类 卷积长短时记忆神经网络 
改进的自适应大规模邻域搜索算法求解动态需求的混合车辆路径问题被引量：23
《计算机应用研究》2021年第10期2926-2934,共9页南丽君 陈彦如 张宗成 
国家重点研发计划项目(2018YFB1601402);国家自然科学基金项目(71771190)。
为了给物流企业在车辆配送方案制定上提供决策支持,针对电动物流车与燃油物流车混合配送的模式,研究了带时间窗的动态需求车辆路径问题,建立了以配送总成本最小化为目标的两阶段整数规划模型。针对模型特点,设计了改进的自适应大规模邻...
关键词：动态需求 电动车车辆路径问题 混合车队 改进的自适应大规模邻域搜索算法 
全选清除导出
共5页<12345>
检索报告 对象比较 聚类工具 使用帮助 返回顶部