需求特征

摘要： 抱团居住养老社区的建立基于老年人对于抱团居住养老的意愿,通过logistic回归得出影响因素主要是经济状况、文化程度、对青年人信赖程度和对青年人住房问题了解情况,同时老年人对于抱团居住养老住宅具有鲜明的需求特征,主要表现在对安全性、便捷性、舒适性和自我实现的需求。针对抱团居住养老社区,从社区住宅产品设计和运营模式两方面进行设计。

摘要： 随着我国城市化步入成熟期,城市各级社区均配置了相应规模的公共服务设施。除必要的行政服务、医疗卫生等功能外,各社区在区位条件、用地类型、人口结构等方面存在较大差异,对公共服务的功能需求不尽相同。这对社区公共服务设施的规划实施层面提出精细化的要求。选取江苏省南京市江北新区顶山街道为研究对象,在现状要素分析的基础上,将社区分为传统街坊式、过渡演替式、中低收入商品房和高收入商品房4种类型;以居民为主体展开使用需求调查;并从“规划—建设—管理”3个阶段提出不同类型社区公共服务设施的规划实施策略。

摘要： 从需求视角出发,结合一手调查资料,深入探讨了农村社会养老服务需求的偏好特征与关键影响因素。研究发现,农村社会养老服务的整体需求水平较高,介于“一般需要”到“比较需要”之间。相较而言,农村老年人普遍希望得到完备的医疗护理和物质保障服务,对社区参与和精神慰藉服务的需求偏好程度次之,对家庭参与和生活照料服务的整体需求水平较低。在影响因素方面,农村社会养老服务需求主要受到农村老年人的受教育程度、社会活动参与和组织事务参与的显著正向影响。基于此,提出以居家社区养老服务为核心骨架、以同一化和差异化相协调的顶层设计为基本遵循、以精神建设和宣传教育为重要抓手的发展路径。

摘要： 为提高网约车运输服务水平并制定合理的运营调度计划,采用聚类分析法识别不同时段和日期内网约车需求量的变化规律。针对现有的K均值(K-means)算法存在初始聚类中心随机设置的不足,提出一种动态调整惯性权重的粒子群优化K-means算法(Hybrid Particle Swarm Optimization K-means with Dynamic Adjustment of Inertial Weight,IDWPSO-K-means)来优化初始聚类中心,而后基于时段特征和日特征对网约车需求进行聚类分析,并与K-means算法及粒子群优化K均值算法(Particle Swarm Optimization K-means,PSO-K-means)进行对比分析。结果表明:IDWPSO-K-means聚类算法可有效识别不同数据模式下网约车需求量时间序列变化的相似性,基于时段特征将网约车需求量聚为2类,基于日特征将网约车需求量聚为4类;相比于PSO-K-means算法和K-means算法,IDWPSO-K-means算法的误差平方和与迭代次数这两个聚类评价指标值均更优,且IDWPSO-K-means聚类算法基于时段特征和日特征的误差平方和分别比PSO-K-means聚类算法减小了1.63%和10.93%,证明该方法可更好地识别网约车需求时变特征。

摘要： 采用文献资料法、问卷调查法和实地考察法对江苏省农村体育公共服务的供给状况和需求特征进行了研究。研究认为,当前江苏省在农村体育公共服务供给层面还存在“不充分”和“不平衡”的问题,居民对体育公共服务的满意度不高。农村居民对体育公共服务的需求度较高,尤其是对体育活动的需求,并表现出一定的区域特征和人口统计学特征。农村体育公共服务体系建设应当问需于民,努力实现体育公共服务均等化,不断丰富和优化服务内容,并根据不同地区、不同人口需求特征实行差异化和多元化供给策略,以不断提升江苏省农村体育公共服务水平,实现高质量发展。

摘要： 应急物资储备是应对突发灾害的有效途径。由于我国地域辽阔,地区间灾害特征、社会脆弱性等存在差异,社会环境因素应视为应急物资储备的决策依据。基于此,本文将社会环境分析融入已有设施选址理论,综合考虑灾后物资需求的不确定性、多样性、时效差异性、模块化和公平性特征,以综合风险最小为目标,创新性地构建一类实证分析、优化决策联动的应急物资储备优化模型,以实现应急储备库选址、物资储备数量决策及物资分配的集成优化决策。最后,以四川地震灾害为例进行仿真分析,将新构造的风险模型和传统最大覆盖模型进行比较,结果证明新构造的风险模型更适合于应急物资储备的实际应用与决策。

摘要： 在经济全球化和互联网的迅速发展下,跨境电商作为一种新的外贸业态,为我国的进出口业务不断做出杰出贡献。山东省作为我国跨境电商第三大省,在跨境电商的蓬勃发展过程中,专业人才匮乏一直是行业发展的痛点,本文通过访谈、调研和查阅相关资料分析影响人才需求的主要因素和背后的原因,同时提出相关建议以期促进跨境电子商务的发展。

摘要： 随着我国旅游业快速发展,越来越多的人喜欢外出旅游,游客拼团出行中存在个性化需求不一样,因此将拼团问题模型化,提出一种匹配游客需求特征的旅游拼团算法TGA(tourism grouping algorithm)。通过该算法筛选出最佳的拼团组合方案,进而为游客推荐优选的拼团组合及对象。实验结果表明,所提出的TGA算法能根据游客的个性化需求特征进行合理拼团,而且随着拼团信息数量的增加,拼团成功率也随之增加。

摘要： 本文针对装配式建筑快速建造、灵活搭建的需求特征,从富勒的短程线穹顶建筑进行分析,以科兴天富厂区改造更新工程为例,通过“几何原型分析—拓扑建构—模数选择”的方法,提升合理性与可适应性,为装配式球壳建筑设计提供新思路。

摘要： 超特大城市在功能定位、人口结构、用地和空间上的特殊性,决定了其公共服务设施的需求特征及规划实施的复杂性,从国家使命、人口构成、资源要素和空间特征4个方面,分析超特大城市公共服务设施需求的特殊性。以上海为例,解析其公共服务设施规划在认知导向、目标传导和空间协同等方面存在的主要问题,进而提出超特大城市公共服务设施应当作为支撑城市多维度发展、提升城市核心功能的载体,形成分阶段落实规划目标、动态满足市民需求的机制,成为各部门和各主体协同治理、凝聚合力的平台。最后从规划指标、规划层级、用途管控和空间统筹等需要重点关注的方面,阐述相应的规划编制和实施策略。

摘要： 为了精确获取汽车消费者购车的需求特征,帮助汽车生产企业及相关销售企业找出提高企业顾客满意度的切入点,本文提出了一种基于KANO模型的汽车市场需求特征分析方法。该分析方法的主要步骤包括:汽车消费需求特征KANO项的确定;KANO汽车市场需求特性评价指标的设计;汽车市场需求特征KANO项的归属分类统计;基于KANO模型的汽车市场需求特征KANO项的敏感性分析.最后以绍兴8090后乘用车市场需求特征为分析实例,验证该方法的可行性与有效性.

摘要： 基于对北京市快递市场机构客户的问卷调查，分析其需求特征。调研结果显示出消费者对时效性、安全性等服务质量指标的关注高于对价格的关注。调查问卷的设计不仅体现对现有服务水平的满意度评价，还突出体现客户所需要的服务特征。研究结果对快递企业改善服务和进行服务产品设计均有借鉴意义。

摘要： 参考国内外专家知识型员工激励因素研究结果，结合研究的具体内容提炼出了能够反映企业知识型员工需求的20个共同激励因素，建立了知识型员工激励因素概念模型，通过调查问卷进行数据分析探求了知识型员工的需求特征，以期为高技术企业有效激励知识型员工提供参考。

摘要： 本科患者是一个特殊群体，为了解患者的需求，以便提供更优质的服务，现采用世界卫生组织对健康和卫生服务系统反应性调查问卷中涉及的10个医院人性化服务项目，对脊髓损伤患者进行调查，以期对临床护理提供参考。总结指出，通过此次调查，可以看出，医院应根据不同脊髓损伤患者的需求特征，在治疗和护理过程中进行相应的调整，树立以患者为中心的服务理念，不仅要提高医护人员的医疗技术水平，同时更应给予患者心理关爱，加强医患沟通，保护患者尊严，创建和谐医患关系，不断提高医疗服务质量，尽快使其回归家庭，回归社会。

摘要： 针对常规竞争情报需求分析方法的局限性,通过问卷调查获得数据,采用形式概念分析理论,对企业竞争情报需求进行综合分析。通过对企业竞争情报需求特征的揭示,为国内竞争情报的相关理论研究和实践应用提供借鉴也为政府及咨询机构提供参考。

摘要： 近年来，房价一直处于疯长态势，虽然国家近期出台了一系列的调控措施，但是房价仍然居高不下。在此背景下，一个特殊的群体——住房“夹心层”走入了人们的视线。本文以天津为例来研究“夹心层”，首先界定了“夹心层”的研究范围——第三层次“夹心层”，然后运用数学模型定量地测算出了处于此范围内的住房“夹心层”的规模，并通过调查对“夹心层”的居住现状、需求特征及产生原因进行了深入的分析。

摘要： 作为城市交通的重要组成部分,出租车交通可以提供快捷方便的门到门的服务,具有其他交通方式不可替代的作用。本文分析了目前中国出租车的运营特点,指出影响出租车市场需求的主要因素,并通过需求层次和需求群体两个方面分析了当前出租车的市场需求。利用需求群体的价格弹性分析和交通供需均衡理论,提出了出租车理论最优定价方法的新思路,从而通过价格杠杆这个有力的工具,从而优化城市居民出行结构。

摘要： 在分析工程硕士信息管理系统需求特点和国内外大学研究生信息系统的基础上,给出了工程硕士的信息管理系统建设意见,以哈尔滨工业大学深圳研究生院的非全日制工程硕士研究生信息管理系统为例,着重介绍了教务流程电子化的实现.随着云计算的兴起以及智能移动设备的普及，基于云计算以及支持智能移动设备终端服务的工程硕士研究生信息管理系统也将是未来发展的必然趋势。

摘要： 在分析工程硕士信息管理系统需求特点和国内外大学研究生信息系统的基础上,给出了工程硕士的信息管理系统建设意见,以哈尔滨工业大学深圳研究生院的非全日制工程硕士研究生信息管理系统为例,着重介绍了教务流程电子化的实现.随着云计算的兴起以及智能移动设备的普及，基于云计算以及支持智能移动设备终端服务的工程硕士研究生信息管理系统也将是未来发展的必然趋势。

摘要： 在分析工程硕士信息管理系统需求特点和国内外大学研究生信息系统的基础上,给出了工程硕士的信息管理系统建设意见,以哈尔滨工业大学深圳研究生院的非全日制工程硕士研究生信息管理系统为例,着重介绍了教务流程电子化的实现.随着云计算的兴起以及智能移动设备的普及，基于云计算以及支持智能移动设备终端服务的工程硕士研究生信息管理系统也将是未来发展的必然趋势。

摘要： 本发明公开一种描述电力需求响应关系的特征矩阵需求响应函数，步骤包括：S1.获取某地电力价格需求响应历史数据，分析数据包含的特点，并对数据进行聚类；S2.应用自适应最优分割法对聚类数据进行拟合，提高了拟合精度，并对拟合后的函数关系增添随机波动量，符合客观响应情况，最终可得到该地区得特征矩阵需求响应函数；S3.将特征矩阵需求响应函数表示价格需求关系，作为约束加入某地区考虑需求侧响应的日前‑实时双阶段优化模型中，并用超分位法求解。本发明提供一种实现方法简单，思路具有拓展性，并能精确和客观描述电力负荷价格型需求响应特征的函数。

摘要： 本发明公开了基于预训练语言微调与依存特征的半自动需求抽取方法，包含以下步骤：预处理，实体抽取，实体融合确认，意图抽取，意图融合确认，主体关系后处理，输出建模。本发明提供的半自动需求抽取方法，融合了预训练语言微调模型与依存分析特征优势：一方面针对软件需求建模的领域问题设计了规则，通过领域知识提升了系统的可解释性与可靠性；另一方面利用了预训练语言模型泛化的便利性进行适当微调，又不至于为准确率溢价支付额外的大规模数据集标注训练。

摘要： 本发明适用于智能配电网领域，提供了一种需求侧电力用户能源交互行为特征趋势分析方法，包括如下步骤：步骤一：将相同的可调节负荷实体抽象为信息空间的虚拟资源；步骤二：建立需求侧电力用户能源交互调控的资源服务工作流模型，将负荷调控任务按照时间顺序划分为多个业务活动，每个业务活动调用合适的负荷资源提供调控服务，从而使负荷之间构成资源服务时间序列。采用本发明所述的需求侧电力用户能源交互行为特征趋势分析方法，避免了对负荷数据单纯的聚类操作，而是从可靠性、响应意愿、服务时间和满意度四个方面分析了用户能源交互行为在时间维度的变化趋势，更有利于需求侧负荷调控的顺利实施。

摘要： 本发明涉及网约车相关领域，具体为一种特征分割的网约车需求预测方法，本发明提供了一种特征分割的网约车需求预测方法解决预期网约车后1小时需求的问题，该方法对特征分割为周期特征和近点特征，并采用LSTM和DNN相结合的方式分别处理不同的特征，最后再由DNN融合对应2类编码特征。对比仅利用时序特征或仅采用单一模型的做法，该方法可提升预测准确度；综上，本发明网约车1小时短时预测问题，能够指导网约车平台做好运力规划和司乘各类活动，从而提高公众出行效率。

摘要： 本发明属于电力数据处理技术领域，涉及一种考虑需求响应用户关键特征的双层聚类修正方法及装置，该方法包括：获取用户用电数据集并进行降维处理；利用集成聚类算法整合各成员算法的优势，对用户用电数据集进行第一层聚类分析；获取关键家庭特征因素；以第一层聚类分析和关键家庭特征因素为基础对属于同一类的用户群体进行第二层聚类分析；采用Levy飞行策略和蝴蝶耦合灰狼优化算法进行训练，修正第二层聚类分析结果，得到考虑用户用电信息和多维影响因素的聚类分析结果。本发明可得到综合考虑用户用电数据和多维影响因素的聚类分析结果，可以精准区分不同用户用电特性。

摘要： 本发明属于电力需求响应技术领域，具体涉及一种基于用户冲击负荷特征的需求响应评估方法。针对现有需求响应过程中采集用户的瞬时有功功率作为负荷基线的不足，发明采用如下技术方案：一种基于用户冲击负荷特征的需求响应评估方法，包括：采集用户累计电量值，计算得到用户的平均功率曲线，作为用户平均功率负荷修正基线；根据用户平均功率负荷修正基线，调整需求响应指标下发值；根据用户平均功率负荷修正基线以及需求响应指标下发值，评估用户参与需求响应的有效性。本发明的需求响应评估方法的有益效果是：修正基线具备更佳的参考意义，可以更准确反映用户的实际平均负荷状况；对冲击性负荷用户电力需求响应指标下发值进行修正。

摘要： 本发明公开了一种基于需求特征关联的遥感影像需求融合方法，包括遥感影像需求特征关联、强关联子集划分和智能融合三大步骤。遥感影像需求特征关联步骤主要根据原始遥感影像需求集中各需求之间的相关性对需求进行建模，从而获得遥感影像需求关联模型；强关联子集划分步骤是根据遥感影像需求关联模型将原始遥感需求集划分为多个待融合需求子集；智能融合步骤是对各待融合需求子集中需求的特征进行分析，挑选出各待融合需求子集对应的适合传感器，完成智能融合。本发明方法可用于多个遥感影像需求之间的智能融合。

摘要： 本发明公开了一种基于需求特征关联的遥感影像需求融合方法，包括遥感影像需求特征关联、强关联子集划分和智能融合三大步骤。遥感影像需求特征关联步骤主要根据原始遥感影像需求集中各需求之间的相关性对需求进行建模，从而获得遥感影像需求关联模型；强关联子集划分步骤是根据遥感影像需求关联模型将原始遥感需求集划分为多个待融合需求子集；智能融合步骤是对各待融合需求子集中需求的特征进行分析，挑选出各待融合需求子集对应的适合传感器，完成智能融合。本发明方法可用于多个遥感影像需求之间的智能融合。

摘要： 本发明公开了一种基于随机森林的出租车交通需求特征预测方法，包括以下步骤：首先对研究区域内历史出租车订单数据、兴趣点数据和城市街道行政区划分数据进行采集；然后提取全部出租车行程的起讫点位置，并对研究区域进行网格划分；将基础数据与网格进行空间匹配，提取网格时空特征并构建样本集合；构建随机森林回归模型，对出租车需求特征进行预测。本发明所述方法具有较高的推广价值，能够比较准确地描述和预测出租车需求特征随区域时空特征的变化情况，为城市交通管理与控制提供参考。

摘要： 本发明提供了一种基于特征空间的用户需求点精准提取系统及方法。本发明通过引入数据赋值与积分运算，采用关联系数的求取方法，构建历史需求特征空间向量的方法以及精准需求点输出公式，深度挖掘用户需求特征，构建精准需求点特征提取算法。