煤炭运输

【物流运输控制系统】是一个基于Access数据库的综合信息系统，提高物流运输效率和准确性。在物流行业中，运输管理是关键环节，涵盖订单处理、路线规划、车辆调度和货物追踪等多个方面。该系统包括多个功能模块，以优化物流配送流程。DMUnit.dcu处理与数据库相关的操作，包括订单信息、客户资料和库存状态的读取、写入和更新。ZY110Unit.dcu可能是专注于订单处理的单元，涵盖订单接收、确认、取消和状态跟踪功能。main.dcu作为主程序单元，负责系统启动逻辑和用户界面初始化。ZY210Unit.dcu和ZY220Unit.dcu可能涉及配送计划制定、司机调度和配送路线优化等功能，提高配送效率。JS220Unit.dcu、JS210Unit.dcu、JS240Unit.dcu和JS230Unit.dcu可能处理不同的订单接单流程阶段。FW210Unit.dcu可能包含客户服务功能，如咨询和售后支持。系统还需集成仓库管理和销售系统，提供实时更新的配送状态，确保数据安全，并生成各类报表以支持管理层决策。

该代码通过简单的西北角规则解决小规模到大规模的运输问题。用户需要在新的script.m文件中确定工厂数量(m)、目的地数量(n)、供应向量值和需求向量值。接下来，确定x = sparse(m, n)或zeros(m, n)，并编写代码[x] = NWC(s, d, m, n)。 流程：1. 确定工厂数量(m)与目的地数量(n)。2. 输入供应向量(s)和需求向量(d)的值。3. 初始化运输量矩阵x，使用稀疏矩阵(sparse)或零矩阵(zeros)。4. 使用西北角规则(NWC)进行运输分配，直至满足所有供应和需求。

针对煤炭销售数据体量庞大但信息密度低下的问题，基于Hadoop平台构建了一套OLAP煤炭销售数据分析系统。该系统利用Hadoop云平台对数据进行ETL处理，构建Hive分布式数据仓库，并采用Hive的HQL语言进行OLAP统计分析。以销售量统计为例，实现了对销售量信息多层次、多角度、深层次的数据挖掘、统计和分析，并以直观的多角度形式展示数据分析结果，从而实现对煤炭销售数据的快速、准确分析。

数据库技术发展推动了数据挖掘技术在电子商务中的运用。 Apriori算法可以挖掘频繁项集，从煤炭电子商务Web数据库中提取指导营销策略的数据。此外，数据挖掘还包含模式、关联、预测、评估和聚类等技术手段。

姜启源《数学建模》p105自来水运输问题，线性规划模型lingo代码，格式为.lng。

一个先进的航空运输管理系统，涵盖信息录入、检索和删除等功能，完美结合了SQL数据库技术。

随着自动柜员机（ATM）的普及，如何优化其部署以提高利用率成为重要课题。运用数据挖掘和决策树ID3算法，分析现有ATM部署区域，识别高利用率区域特征，构建ATM选址模型，为金融机构提供高效ATM部署参考。

统计分析在煤矿运输企业中扮演重要角色，通过评估生产经营活动成果，总结成功经验，发现问题并提出有效措施，促进管理水平的持续提高。该分析综合考量产量、质量、速度、规模、效率和效益等关键经济指标，揭示了生产的特征和变化规律。煤矿运输企业依据这些分析结果制定运输计划、评估执行情况，为制定政策和决策提供科学依据。

煤炭企业信息化人力资源管理系统基于B/S结构模型，应用决策支持理论，对人才管理进行信息化改造，提升企业竞争力。

综合先前对煤炭资源的定性分析结果，以累计探获、保有、预测及尚未利用资源量为依据，通过统计分析中国各省区的煤炭资源勘查程度和开发程度指数，评估了其勘查与开发情况。研究结果显示，中国煤炭资源的勘查程度东部高于西部，北部高于南部，而开发程度则东部相对较高，西部偏低，南北差异不显著。特别是蒙东、晋陕蒙宁和北疆等地区未来具备较广泛的勘查开发潜力。