-
公开(公告)号：CN112365217A
公开(公告)日：2021-02-12
申请号：CN202011414792.9
申请日：2020-12-07
Applicant: 吉林大学 , 中国第一汽车股份有限公司
Abstract: 本发明公开了一种入厂物流集群的空间集聚特征提取方法，包括以下步骤：S1：时空数据收集和标准化，S2：物流企业空间分布特征提取，S3：物流企业空间集聚度特征提取，S4：物流企业路网依赖度特征提取，S5：物流集群空间集聚特征判别，S6：根据核心模式和轴分布特征，判别集聚路段和集聚区域，最终判别轴核格局。空间分析方法在物流集群特性分析领域的应用，针对实践中物流集聚群体特征难以提取、判断和推演的特殊性，从空间分布特征、空间集聚度特征以及路网依赖性特征三个维度，来提取物流集群的空间集聚特征。
-
Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN104046643B
公开(公告)日：2017-01-18
申请号：CN201410243051.7
申请日：2014-06-03
Applicant: 吉林大学
Abstract: 本发明涉及水稻转录因子Os01g60810基因CDS序列的应用。在本发明中，首次将CaMV35S启动子与水稻转录因子Os01g60810基因的CDS序列进行融合，并将该融合基因转化到水稻中，从而改良水稻株高和茎粗的性状，例如水稻株高明显变矮、茎秆明显增粗。对于详细阐明水稻生长发育机理具有重要的理论价值，并且可以通过转基因手段，改良水稻的性状，因此在生产实践中具有重要意义。
-
公开(公告)号：CN112598896B
公开(公告)日：2021-11-12
申请号：CN202011414782.5
申请日：2020-12-07
Applicant: 吉林大学 , 中国第一汽车股份有限公司
Abstract: 本发明提供一种基于GPS数据的工业园区物流关键路段识别方法，该方法先获取电子围栏内供应商及工业园区的物流信息、网络拓扑结构数据、北斗GPS数据，通过对上述数据进行计算以获取节点拓扑结构参数、节点物流吸引力、路段拓扑结构参数、路段动态平均速度、路段动态服务水平及路段动态交通量，之后再利用上述数据获得路段的物流吸引力和路段动态通行能力，进而获取路段动态关键度，然后根据关键度排序动态识别物流关键路段。该方法在识别时考虑城市建成环境因素、物流企业分布特征和物流车辆的时空特征，对物流关键路段的识别更具针对性和准确性，而且实时读取的物流车辆的GPS数据保持了较高的实时度。
-
公开(公告)号：CN104046643A
公开(公告)日：2014-09-17
申请号：CN201410243051.7
申请日：2014-06-03
Applicant: 吉林大学
Abstract: 本发明涉及水稻转录因子Os01g60810基因CDS序列的应用。在本发明中，首次将CaMV35S启动子与水稻转录因子Os01g60810基因的CDS序列进行融合，并将该融合基因转化到水稻中，从而改良水稻株高和茎粗的性状，例如水稻株高明显变矮、茎秆明显增粗。对于详细阐明水稻生长发育机理具有重要的理论价值，并且可以通过转基因手段，改良水稻的性状，因此在生产实践中具有重要意义。
-
公开(公告)号：CN112365217B
公开(公告)日：2022-04-15
申请号：CN202011414792.9
申请日：2020-12-07
Applicant: 吉林大学 , 中国第一汽车股份有限公司
Abstract: 本发明公开了一种入厂物流集群的空间集聚特征提取方法，包括以下步骤：S1：时空数据收集和标准化，S2：物流企业空间分布特征提取，S3：物流企业空间集聚度特征提取，S4：物流企业路网依赖度特征提取，S5：物流集群空间集聚特征判别，S6：根据核心模式和轴分布特征，判别集聚路段和集聚区域，最终判别轴核格局。空间分析方法在物流集群特性分析领域的应用，针对实践中物流集聚群体特征难以提取、判断和推演的特殊性，从空间分布特征、空间集聚度特征以及路网依赖性特征三个维度，来提取物流集群的空间集聚特征。
-
公开(公告)号：CN112598896A
公开(公告)日：2021-04-02
申请号：CN202011414782.5
申请日：2020-12-07
Applicant: 吉林大学 , 中国第一汽车股份有限公司
Abstract: 本发明提供一种基于GPS数据的工业园区物流关键路段识别方法，该方法先获取电子围栏内供应商及工业园区的物流信息、网络拓扑结构数据、北斗GPS数据，通过对上述数据进行计算以获取节点拓扑结构参数、节点物流吸引力、路段拓扑结构参数、路段动态平均速度、路段动态服务水平及路段动态交通量，之后再利用上述数据获得路段的物流吸引力和路段动态通行能力，进而获取路段动态关键度，然后根据关键度排序动态识别物流关键路段。该方法在识别时考虑城市建成环境因素、物流企业分布特征和物流车辆的时空特征，对物流关键路段的识别更具针对性和准确性，而且实时读取的物流车辆的GPS数据保持了较高的实时度。
-
-
-
-
-
Search Results
6
records
(took 0.022 seconds)
