节假日期间

摘要： 众所周知,假期综合征的主要原因在于节假日期间很多人生活规律被打乱、整天以吃喝玩乐为主、运动不再坚持、休息不好等,这些生活习惯的改变,使得身体机能下降,心脑血管系统、消化系统等器官的功能发生障碍,进而出现倦怠、肠胃不舒服等一系列病症。而想改变这种状况,无论是防还是治,建议都不能缺少运动。

摘要： 体育活动是提升学生体质,增强学生体育自主意识,培养体育锻炼习惯的重要途径。结合节假日期间学生不在学校的实际情况,开展线上体育教学活动,为学生搭建良好的体育健身网络化学习环境。实践中,笔者对开展节假日线上体育教学深入思考并展开一系列实践:明确线上体育教学定位,抓住学生学习兴趣;完善体育线上教学模式,增进师生互动;创设线上自主锻炼条件,丰富网络体育资源;做好线上体育课程规划,提升学生整体锻炼效度。

摘要： 春节假日期间,广西强化部署、督导、研判、值守、调度,坚持多点发力,全力做好疫情防控和节日安全保障各项工作,全区春节假日期间没有发生烟花爆竹引发的突发事故。

摘要： 旅行、出差、节假日期间,不是每个人都能继续保持平时的训练计划,因此很容易导致训练节奏被打乱,进而令训练效果倒退。本文推荐了3个不同时长的训练计划,确保你能在任何情况下捍卫来之不易的训练成果。

摘要： 在几乎没有什么征兆下,在中华民族最为看重的春节假日期间,我们被抛入了新型冠状病毒引起的肺炎疫情防控的境况,不管你是愿意还是不愿意,也不管你是主动还是被动。但是,不管你愿不愿意,在已经成为现实的境况下,你都不得不接受当下的现实,并在现实中安顿好自己的生命。而生命的安顿,本质上其实就是重新省思、调整与处理生命关系,建构新的和谐有序的生命关系。

摘要： 今年的春节,海口等市县的不少百姓发现,城里没了以往喧闹的鞭炮声,没了满地红纸碎肩,也少了漫天烟尘。春节期间“禁燃令”的实施,让海南省的空气质量收获亮眼成绩单。记者获悉,春节假日期间,全省18个市县(不含三沙市)空气质量优良率为99.2%,与去年春节假期相比,优级天数比例上升29.3%。据介绍,大量燃放烟花爆竹会急剧增加空气中颗粒物、二氧化硫等污染物的浓度,特别是对PM2.5浓度的增加有显著“贡献”,尤其是在不利气象条件下,将对空气质量产生明显影响。

摘要： 节假日期间,让爸妈们最头疼的问题就是孩子放假玩手机、看电视。有很多妈妈问,“我家宝宝才两岁,已经天天要看电视,不给看电视就发火,我非常担心”。

摘要： 春节期间,走亲访友、互送礼品带点小礼物实属正常.但党员干部如果利用送礼攀附关系、行贿受贿,就可能埋下“大隐患”。相关数据显示,全国查处违反中央八项规定精神问题中,违规收送礼品礼金问题排名靠前,节假日期间尤其明显。“廉洁不廉洁,还看咋过节。”能否在节假日这样的关键节点把住“廉洁关”、绷紧“廉洁弦”,风清气正过节,是对党员干部最直接最现实的考验。

摘要： 每年的元旦过后,急性胰腺炎患者就会开始明显增加。从统计资料看,这些患者绝大多数都有暴饮暴食的经历。节假日期间,当人体肌体过度疲劳、免疫力下降时,如果再暴饮暴食,很容易引起急性胰腺炎发作。临近春节,尤其是岁末年初的各种应酬中,要节制饮食饮酒,避免玩耍时间过长,保证休息时间,注意荤素搭配,合理安排饮食结构。

摘要： 采暖热计量收费已经研究了十几年,仍然不能全面展开,可见阻力之大.如何协调供暖部门与采暖用户之间的矛盾.本论文主要调研了北京市中小学校节假日期间的供暖状况,并提出供热部门如果合理调配需要白天供暖的办公用户与需要夜间供暖的住宅用户的供热需求,就可以达到在保障平稳供暖和采暖舒适度的同时节约能源的目的.

摘要： 自《中华人民共和国献血法》正式实施以来,越来越多的人参与到无偿献血活动中来,献血者的结构也发生了根本变化,由过去的个体卖血向以学生、军人、市民、以及越来越多的农民为主的无偿义务献血者过渡,血液质量有所提高。因此节假日期间献血人数也明显增多。某站根据实际需要,制定相关措施,加大了春节期间采血力度,最大程度满足节日期间临床用血需要。本文对2007年及2008年春节期间无偿献血者血液检验结果进行统计分析,以了解春节期间不同献血人群的健康状况,采取有针对性地健康宣传,及必要的健康征询和体检,从而提高采血质量,避免血液浪费,文章现对调查结果进行了报告。

摘要： 本发明涉及一种基于农历日期的节假日负荷预测方法，属于电力系统短期负荷预测技术领域，该方法包括步骤：S1：选取n年的节日和节日前的m天工作日以形成历史数据，根据所选取的历史数据预测节日负荷曲线，其中，所述工作日不包含休息日，所述节日为中国的传统农历节日；S2：选取与历史数据相关的非节日日期所在假日并预测假日负荷曲线，其中，所述假日为与节日相接的休息日，所述假日的选择为根据待预测假日与节日的日期间隔选择历史中距离该节日相同的日期间隔的假日；S3：将节日负荷曲线和假日负荷曲线连接，对重叠区域进行平滑处理，获取节假日曲线预测结果。

摘要： 本发明涉及一种基于农历日期的节假日负荷预测方法，属于电力系统短期负荷预测技术领域，该方法包括步骤：S1：选取n年的节日和节日前的m天工作日以形成历史数据，根据所选取的历史数据预测节日负荷曲线，其中，所述工作日不包含休息日，所述节日为中国的传统农历节日；S2：选取与历史数据相关的非节日日期所在假日并预测假日负荷曲线，其中，所述假日为与节日相接的休息日，所述假日的选择为根据待预测假日与节日的日期间隔选择历史中距离该节日相同的日期间隔的假日；S3：将节日负荷曲线和假日负荷曲线连接，对重叠区域进行平滑处理，获取节假日曲线预测结果。

摘要： 本发明公开了一种基于ANN和迁移学习的节假日负荷预测方法，包括以下步骤：对预处理后的数据集进行特征工程操作形成全部负荷数据集，从全部负荷数据集中提取出节日负荷数据集和假日负荷数据集；采用ANN进行构建全数据源模型，并利用全部负荷训练数据集对全数据源模型进行训练；将全数据源模型作为预训练模型，对节日/假日负荷数据集进行训练，使用与全数据源模型相同的参数，得到最终节日/假日负荷训练模型；对预测日各时刻点的负荷值进行预测，得到预测日各时刻点负荷的预测结果。将节日负荷数据和假日负荷数据分别通过ANN进行节日预测和假日预测，可以更好的学习到节日和假日各自的特征，进而提升预测精度。

摘要： 本发明实施例公开了一种基于交通运行状态感知的节假日服务区流量预警方法及系统，涉及交通大数据分析预警领域，能够及时的掌握各个服务区的交通流量预警数据，并有效的做出预警以及控制交通流量。本发明包括：所述服务器通过网络通信线程M，接收所述前端设备上报的数据，并存入消息队列Q；通过流式处理线程S1从消息队列Q取出数据进行解析，并得到停车数据，之后分别访问所述关系型数据库、所述文件型数据库和所述缓存型数据库，更新R1和C1中记录的车位情况，并将停车记录存入F；通过流式分析线程S2从C1和C2读取停车位的占用情况数据和预警阈值数据，得到服务区的交通流量预警的结果，并将预警结果存入R3。

摘要： 本申请公开了一种基于机器学习的节假日景区客流预测方法，包括：以节假日景区客流量作为目标变量，获取特征变量，进行数据预处理并保存到数据库中作为样本数据；将所述样本数据随机分为训练集和测试集；选择支持向量回归算法作为训练模型，使用训练集对训练模型进行训练，获得节假日景区客流预测模型；使用测试集进行模型预测，评估模型的泛化能力，对模型性能进行评价。本申请将人工智能算法与旅游行业游客出行业务特点有效结合，综合以往数据统计出多种因素和实时网络数据对于特定时间段景区人数的影响，纳入突发因素对预测结果进行修正，从而获得更准确地预测节假日景区客流情况。

摘要： 本发明涉及计算机软件的技术领域，公开了基于医院节假日自动采集数据的日历组件系统，包括手动录入日历数据模块、自动录入日历数据模块、日历信息查询模块；所述手动录入日历数据模块用于支持人员手动维护数据优先级；所述自动录入日历数据模块包括有数据采集单元、数据清洗单元、数据合并单元，所述自动录入日历数据模块定时采集节假日日历数据，所述数据清洗单元对所采集的节假日日历数据进行处理。本发明在支持人员手动维护数据的基础下，通过搭建数据采集，利用各平台海量数据存储优势，对三方日历数据进行采集、清洗、将最终的日历数据存储到数据库，提高各医院日历数据的统一性与稳定性。

摘要： 本发明涉及大数据算法技术领域，提供了一种节假日期间货量智能预测方法和系统。该方法包括：先根据预测日为周几，将待预测运输线路与预测日关联的历史货量序列数据输入至训练好的LSTM周规模型，获得待预测运输线路在预测日的货量初始预测值；然后根据上一年度的日货量实际值和日货量预测值获取节假日系数向量，并根据预测日对应的日信息选取与预测日对应的节假日系数；最后根据该与预测日对应的节假日系数，对货量初始预测值进行修正，获得待预测运输线路在预测日的货量最终预测值。该系统中的功能模块对应方法设置；本发明提供的智能预测方法和系统使得预测得到的节假日期间货量更为准确，为物流业务的开展提供可靠的决策依据。

摘要： 本发明提供一种节假日期间燃气负荷预测方法及系统，属于能源负荷预测技术领域，包括：获取待预测地区的目标节假日期间的气温数据；利用预先训练好的负荷预测模型，对获取的待预测地区的目标节假日期间的气温数据进行处理，得到待预测地区的目标节假日期间的燃气负荷结果。本发明以气温与燃气负荷的变化情况，通过计算节假日与非节假日期间的负荷差值，在不需要节假日效应的具体定量参数的条件下，利用机器学习算法训练得到气温、节假日、负荷三者之间的关系，有效降低了农历假日在公历日期上的滑移所造成的预测误差，且没有地域限制，只需输入不同地区的数据即可得到相应的结果，通用性高，预测结果精度高，能较好的满足负荷预测的精度要求。

摘要： 本发明涉及大数据算法技术领域，提供了一种节假日期间货量智能预测方法和系统。该方法包括：先根据预测日为周几，将待预测运输线路与预测日关联的历史货量序列数据输入至训练好的LSTM周规模型，获得待预测运输线路在预测日的货量初始预测值；然后根据上一年度的日货量实际值和日货量预测值获取节假日系数向量，并根据预测日对应的日信息选取与预测日对应的节假日系数；最后根据该与预测日对应的节假日系数，对货量初始预测值进行修正，获得待预测运输线路在预测日的货量最终预测值。该系统中的功能模块对应方法设置；本发明提供的智能预测方法和系统使得预测得到的节假日期间货量更为准确，为物流业务的开展提供可靠的决策依据。

摘要： 本发明实施例提供一种节假日期间小区最大用户数预测方法及装置，所述方法包括：获取目标小区在节假日前的历史数据，所述历史数据至少包括所述目标小区在所述节假日前预设时间段内的最大用户数和所述目标小区在上一次节假日期间的最大用户数中的任一种；将所述历史数据输入至预设的预测模型，输出所述目标小区在所述节假日期间的最大用户数的预测值，所述预测模型中包含场景化调整系数和天气调整系数。本发明实施例提供的节假日期间小区最大用户数预测方法及装置，通过预设的包含场景化调整系数和天气调整系数的预测模型，避免了天气因素对预测结果的影响，避免了不同场景因素对预测结果的影响，提高了预测结果的精确度。