全区校园安全网格化管理工作总结 (5).docx

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杨浦区城市网格化管理工作绩效公示(六月).docx

项目分析 平台方案 运营机制 价值体现

网格化是物化探数据处理的重要环节。本文采用首次提出的快速样条函数插值方法对二维离散数据进行曲面插值，进而作网格化计算。算例表明，本文网格化方法精度高、计算速度快。

高度信息化的网格化城市管理可以为出租车运营优化提供新的实时动态乘客需求信息和车辆位置信息。以此为契机，针对城市出租车空驶率高和司乘匹配率低的问题，提出了一种网格化的出租车实时动态调度的增强学习控制方法。通过为出租车提供空驶巡游的动态最佳路线，新的控制方法旨在提高出租车的服务效率，并降低乘客的等待时间。首先，以城市单元网格为基础，明确出租车调度的关键问题；其次，以空驶路线的动态调整为控制手段，建立调度的增强学习模型；最后，给出求解模型的Q学习算法，并通过算例验证新调度方法的有效性。研究表明新方法可以有效提高司乘匹配率、增加总的出租车运营收入、减少乘客平均等车时间和总的出租车空驶时间。

该函数采用向量 X,Y,Z,V 中不均匀分布的数据，并返回数组 XG,YG,ZG,VG 中的数据，这些数据适用于 SLICE 等 Matlab 函数。 对于任何有效的 I，X(I),Y(I),Z(I),V(I) 定义数据的 x、y 和 z 坐标，标量值 V(I) 与该坐标关联。 此函数比对大型数据集使用 GRIDDATA 快得多，因为它不尝试任何插值。 相反，该函数会搜索位于维度为 DX,DY,DZ 的特定单元格中的数据点。 单元格中所有点的平均值在 VG 中返回。 如果该体积内没有数据点，则返回 NaN，即没有插值。 为此，如果 DX、DY 或 DZ 设置得太小，该功能将无效。

关于三角网格化得一种新算法，是外国人写的

查找可用的GEDI入门（来自rGEDI教程页面） 安装rGEDI # The CRAN version: install.packages( " rGEDI " ) # The development version: library( devtools ) devtools :: install_git( " https://github.com/carlos-alberto-silva/rGEDI " , dependencies = TRUE ) # loading rGEDI package library( rGEDI ) 在您的研究区域内查找GEDI数据（GEDI查找工具） # Study area boundary box coordinates ul_lat <- - 44.0654 lr_lat <- - 44.17246 ul_lon <- - 13.76913 l