淄博市老年人出行行为特征研究

在城市快速老龄化的背景下,老年人出行行为特征成为城市规划、交通规划及服务管理等的研究热点。通过问卷调查与统计分析的方法对淄博市老年人的出行频率、出行目的、出行方式、出行时间等进行量化分析,结果表明,淄博市老年人出行频率为1.78次/日,与北京、上海等城市相比略低;休闲娱乐和购物是老年人出行的最主要目的,分别占52.7%和20.3%,总体趋势与其他城市一致;从出行方式构成来看,淄博市老年人以步行、乘公交车和骑自行车或电动车为主,分别占41.2%、30.0%和25.7%;老年人在出行时间上偏爱上午7∶00~10∶00和下午13∶00~17∶00两个时段,且上午的出行高峰更明显;此外,年龄是影响老年人出行行为的主要基本属性,随着年龄的增长老年人呈现出出行频率下降、出行距离减小等显著特征。研究结果对适应老龄化社会的城市规划、交通规划与服务管理等提供依据和参考。     

空域扇区概率交通需求预测模型

为预测空域扇区在未来一定时段内的交通需求及其变化规律,基于简化的空域运行网络结构,从不确定性角度分析了航空器飞行时间对空域扇区交通需求预测的影响,针对航空器进入、离开扇区和在扇区内飞行过程的随机性,给出了相应概率分布函数.在此基础上,建立了空域扇区概率交通需求预测模型,设计了启发式算法.对实际航班数据的仿真结果表明:本文模型和算法预测时段10:00~11:00扇区发生拥挤,比传统的确定性方法预测的拥挤时段减少了30 min,避免了在时段9:30~10:00采取不必要的流量管理措施,降低了该时段管制员的工作负荷.     

交通区域协调控制模型

为提高交通区域通行效率,构建了适合各种交通状态的区域信号协调控制模型。以区域交叉口总排队车辆数与区域总输出车辆数为性能指标,考虑上下周期排队车辆数、各交叉口闭合相位差与有效绿灯时间,建立了模型约束条件。利用粒子群算法初始化有效绿灯时间与滞留车辆数,采用模拟退火算法求解有效绿灯时间,在不同交通状态下对某交叉口路网进行了仿真。仿真结果表明:与TRANSYT模型相比,低峰时段,采用本文模型排队车辆数降低了5.3%,区域总输出车辆数增加了5.5%;高峰时段,排队车辆数降低了17.9%,区域总输出车辆数增加了33.4%。交叉口的信号方案优化结果表明:与TRANSYT模型相比,采用本文模型时,各车道饱和度均降低,平均为1.8%,最大排队车辆数平均降低2.9%。分析结果表明:本文模型在各种交通状态下都是有效的,特别是在高峰状态下,控制效果优于TRANSYT模型。     

考虑节能目标的有轨电车时刻表优化

研究了半独立路权下有轨电车时刻表的优化问题, 基于运行区间速度限制及区间首、末端节点构成, 对有轨电车运行区间进行了分类; 考虑有轨电车区间运行过程的复杂性, 构建了以减小列车总旅行时间和总能耗为目标的有轨电车区间车速引导节能优化模型; 为了使2个优化目标拥有相同的趋优满意程度, 提出了采用模糊数学规划的方法将双目标优化问题转化为单目标优化问题; 针对节能优化模型非线性特点, 设计了基于仿真的遗传算法对优化模型进行求解; 为了验证模型的有效性, 以南京市麒麟有轨电车1号线实际数据为基础, 选取某工作日早高峰7:00~8:00作为研究时段, 采用设计优化方法对既有时刻表进行了优化; 考虑企业管理者运营服务理念侧重性对优化结果的影响, 分别以最小旅行时间、最小能耗为目标的方案与本文模型对比。优化结果表明: 采用节能优化模型综合优化后的时刻表与既有运营时刻表相比, 其上行方向总旅行时间节省了124.9 s, 减少约7.7%, 下行方向总旅行时间节省了394.9 s, 减少约24.3%, 有效提升了有轨电车运行效率; 节能优化模型与最小旅行时间方案相比, 有轨电车上、下行总能耗分别降低了56.7%和53.5%, 与最小能耗方案相比, 上、下行有轨电车总旅行时间分别降低了14.9%和14.1%, 有效消解了旅行时间目标与能耗目标的冲突。      

西安市新型冠状病毒肺炎患者淋巴细胞计数的动态变化与疾病进展分析

目的探讨西安市新型冠状病毒肺炎患者的临床特征及病程中淋巴细胞计数的动态变化与疾病进展的关系。方法回顾性分析2020年1月22日至2020年2月16日西安交通大学第一附属医院感染科收治的15例新型冠状病毒肺炎患者的临床资料。结果 15例新型冠状病毒肺炎患者中男性8例,女性7例,年龄范围为22～89岁。其中普通型12例(80%),重型1例(6.67%),危重型2例(13.33%);有6组家庭内聚集发病。多数患者(14/15,93.3%)均有不同程度发热,平均发热时间为(2.80±1.66)d,由发热到确诊的平均时间为(2.83±2.29)d。患者的主要伴随症状是干咳(8/15,53.33%)和气短(4/15,26.67%)。9例(60%)患者入院时淋巴细胞计数降低,包括全部重症患者(重型患者1例,危重型患者2例)和6例(6/12,50%)普通型患者。随着病程延长,普通型患者淋巴细胞计数呈逐渐升高趋势,重型患者淋巴细胞计数呈波动型,危重型患者淋巴细胞计数始终处于偏低水平,甚至总体有下降趋势。结论西安新型冠状病毒肺炎主要呈家庭内聚集发病。大部分患者淋巴细胞计数降低,尤以重症患者为著。患者入院时的淋巴细胞计数和病程中淋巴细胞计数的动态变化趋势可能是预测疾病严重程度及预后的重要指标。     

天津公交

公交运营精细化 保障市民元旦出行 2016年元旦,集团结合往年市民出行规律,通过加强运营现场管理,实现精细化车辆调度,缩短平峰时段车辆发车间隔,保障市民节日出行. 据集团相关负责人介绍,针对往年元旦期间客流情况,今年元旦小长假期间客流分布呈现出三个特点.一是在小长假期间,平峰时段客流高于高峰时段客流.二是在12月31日16:00后的晚高峰时段,会形成高于当日早高峰的客流.且客流集中程度高于元旦小长假平峰时段.三是在1月3日14:00后,各大长途汽车站、火车站周边会出现较大的返程客流.     

HBV—TF联合大剂量乙肝疫苗抗HBV治疗40例

<正> HBV在我国人群的感染率为31.6～61.56%。目前携带HBV者占全国人口的7～12%。尤其是HBV复制指标阳性的孕妇,其婴儿的HBV感染率达75～100%。HBV与肝硬化及肝癌的发生又有较密切的关系。但至今国内外抗HBV治疗尚无理想的药物。于1989年初我们试用HBV-TF联合大剂量乙肝疫苗治疗慢性HBV感染者22例,对照组18例。报道如下: 病例选择与一般资料:1989年1月～11月住院或门诊HBsAg(+)超过半年以上,并有HBcAg(+)或PHSA-R(+)的患者或携带者共40例。随机分治疗组22例,对照组18例。治疗组男18(对照组14)例,女4(4)例。平均年龄34.1(29.88)岁。HBV感染时间半年-10~+(半年-7)年。临床病型:C AH 11(11)例、CPH6     

公交车的调度问题模型建立

概述本文利用某一特大城市某条公交路线上的客流调查运营资料,以乘客的平均抱怨度、公司运营所需的总车辆数、公司每天所发的总车次数以及平均每车次的载客率为目标函数,建立了的分时段等间隔发车的综合优化调度模型。在模 型求解过程中,采用了时间步长法、等效法以及二者的结合的等效时间步长法三种求解方法．尤其是第三种求解方法既提高了速度又改善了精度。结合模型的求解结果。我们最终推荐的模型是分时段等间隔发车的优化调度方案。     

洛阳公交多措并举保障免费乘车政策落到实处

正2018年11月30日,《洛阳市免费乘坐公交车实施方案》发布:12月1日至2019年2月28日期间,每周一至周五上午9:00前、下午18:00后,洛阳公交集团100条公交线路实行分时段免费乘坐政策。截止到12月7日,随着分时段免费乘车政策被更多市民知晓,早晚高峰客流逐日增多。据统计,12月3日至7日,集团公司客运量合计372.70万人次,其中代用卡累计使用数达183.69万人次。     

公交车的调度问题模型求解

在我们建立的模型中的多个目标中,总共需要的车辆数为N．涉及到公司建立一条公交线路的初始投资,每辆车所需的资金巨大．应被首先考虑。而要确定总共需要的车辆数,只需求出早高峰期（我们根据题中给出的数据．假设早高峰期为7：00～8：00和8：00～9：00两个时段）内所需的车辆数即可。考虑到实际求解过程中,     

副伤寒丙特殊临床型

<正> 副伤寒丙(简称副丙)临床表现多样,常被误诊,现将我院患者中临床表现特殊,且经病原学证实确诊的30例报告如下。本组系我院30年来住院的副丙患者,住院时分别诊断为病毒性肝炎、风湿病等9种发热性疾病,后经血、骨髓、粪、尿、心包液培养证实而确诊.其中男18例,女12例,男:女为3:2,年龄最小8个月,最大30岁,17～30岁21例,以青壮年为主.发病季节多集中在7～9月.肝炎型共7例,5例起病酷似急黄肝,1例有发热、黄疸、出血皮疹、昏迷,诊为急重肝,1例发热、黄疸、肝脾大、腹水征阳性而诊为慢活肝.后均经血、骨髓培养证实而确诊.伤寒型7例,症状重、热程长,具典型伤     

地铁快慢车运行计划综合优化模型

为了综合优化地铁快慢车运行计划, 建立了综合求解列车开行方案、停站方案和时刻表的优化模型; 分析了地铁列车停站、区间运行、快慢车运行组织与客流出行等特点, 构建了快慢车运行计划的约束条件, 设计了综合协调优化列车运行时间和运输成本的目标函数, 建立了完整的地铁快慢车运行计划优化模型; 分析了模型特点及其复杂度, 设计了两阶段近似算法求解模型, 第1阶段根据乘客能够忍耐的最大候车时间推算出慢车的开行列数, 同时将其均匀分布在编制时段范围内, 并对初始时刻表进行合理调整, 第2阶段采用CPLEX求解器求解地铁快慢车运行计划; 针对上海地铁16号线, 对其早高峰7:00~9:00下行方向的快慢车运行计划进行编制试验。试验结果表明: 快慢车运行计划中共开行列车30列, 其中快车11列, 慢车19列, 完成9次越行, 87次跨站不停车, 快车全程最大节约时间为628 s, 约降低4.1%, 总旅行时间节约4 450 s; 根据客流需求在1:1~1:2之间灵活安排快慢车开行比例; 根据各车站上下车客流需求灵活安排快车停站方案, 快车之间停站方案不固定; 随着列车规模的增大, 模型求解时间大幅增长, 当规模达到一定程度时, 需设计更为高效的求解算法。      

飞机过站上客过程持续时间分布

为了准确预估飞机过站上客过程持续时间,研究了上客过程持续时间的随机性与可捕获的规律性,结合北京首都国际机场运行情况,分析了影响上客过程持续时间主要因素,根据机型、停机位和到港时间对飞机过站数据进行分组,统计了上客过程持续时间的频数,分别采用正态分布、韦布尔分布和泊松分布对上客过程持续时间进行分布拟合,通过卡方拟合优度检验分布,采用最大似然估计法对分布的未知参数进行估计,得到上客过程在各个组合条件下的完整分布,构建了飞机过站上客过程持续时间分布模型。分析结果表明:3种不同分布对上客过程持续时间都有较好的拟合度,韦布尔分布适用于各种组合条件,但在分组Ⅲ(中型机、近机位、22:00~23:59)、Ⅴ(中型机、远机位、09:00~21:59)、Ⅶ(大型机、近机位、00:00~08:59)、Ⅷ(大型机、近机位、09:00~21:59)和Ⅸ(大型机、近机位、22:00~23:59)中,正态分布与泊松分布的拟合优度大于韦布尔分布的拟合优度;所建分布模型能很好地预测上客过程持续时间,上客过程持续时间实际值与根据分布模型计算的数值的平均误差小于2min;置信水平为90%的分布区间宽度为10~12min,平均预测准确率为83.63%,置信水平为75%的分布区间宽度为7~9min,平均预测准确率为66.94%,可以看出分布区间的预测准确率几乎达到了置信水平,因此,采用分布模型可准确预测飞机过站上客过程持续时间。     

胰腺癌患者术前血糖水平与临床病理特征的相关分析

目的回顾分析胰腺癌患者的临床病例资料,探讨术前血糖水平与胰腺癌患者预后的相关关系。方法收集自2015年1月至2016年9月收治于西安交通大学第一附属医院的267例胰腺癌患者的临床资料,对胰腺癌的病理特征进行分析总结,并对术前血糖水平与胰腺癌的临床病理特征进行相关性分析。结果 267例患者中共110例被纳入研究,其中男性68例(61.82%),女性42例(38.18%),年龄(41～84)岁,平均年龄(61.34±10.33)岁。术前空腹血糖升高者(>6.1 mmol/L)共74例(67.27%),正常者36例(32.73%);术前CEA显著升高者57例(51.81%); CA125升高者33例(30.0%),CA199升高者83例(75.45%)。110例患者中,肿瘤大小<3 cm的56例(50.91%),≥3 cm的54例(49.09%);肿瘤位于胰头部73例(66.36%),位于体尾部37例(33.64%);病理学类型:腺癌占92.73%,鳞癌占2.73%,腺鳞癌占2.73%,黏液性囊腺癌占1.81%;病理学分级:高分化6例,中分化65例,中-低分化12例,低分化27例;TNM分期:ⅠA期2例,ⅠB期13例,ⅡA期27例,ⅡB期20例,Ⅲ期15例,Ⅳ期33例;19例患者伴有淋巴结转移,22例伴有远处转移,22例伴有神经浸润。110例患者均得到有效随访,随访时间为(1.0～14.0)月,平均随访时间为(4.6±3.8)月,截至末次随访,共14例患者复发或转移;正常血糖组胰腺癌患者的中位生存期为10个月,而高血糖组胰腺癌患者的中位生存期仅为4个月。术前血糖水平与胰腺癌患者的预后、原发肿瘤大小、TNM分期、远处转移、淋巴结转移及神经浸润等临床病理特征密切相关。结论术前高血糖水平是胰腺癌患者不良预后的危险因素。     

Chiari畸形Ⅰ型经神经内镜下后颅窝减压术后发热原因探讨及技术改进

目的探讨引起Chiari畸形Ⅰ型后颅窝减压术后患者发热的感染性因素和非感染性因素,同时提出相应的改进措施,以减少患者术后发热的发生率。方法回顾性分析2018年3月-2019年3月就诊于西安交通大学第一附属医院的14例Chiari畸形Ⅰ型后颅窝减压术后患者的临床资料,并比较传统缝合技术组和硬膜-肌肉悬吊缝合组术后发热的发生率,以及住院时间和住院花费的差异。结果在纳入研究的14例患者中,其中7例术中采用传统缝合技术,术后均出现术区的硬膜外积液和发热,而且3例被证实存在中枢神经系统感染,其余7例患者采用我们自研创新的硬膜-肌肉悬吊缝合法后,均未出现术后积液和发热。所有患者均经临床治愈出院,与传统缝合组相比较,缝合改进组的住院花费更少(P<0.05),住院时间更短(P<0.05)。结论非感染性因素,尤其是硬膜外积液可能是Chiari畸形Ⅰ型后颅窝减压术患者术后发热的主要原因,通过采用硬膜-肌肉悬吊缝合的方式可以降低该并发症。     

终端区空中交通管制运行品质综合评价

为定量评价繁忙终端区空中交通管制运行品质,以成都终端区为研究对象,针对单跑道终端区,建立了包括管制业务量、安全性能、效率性能、工作负荷及交通拥挤度的管制运行品质定量评价指标体系.根据专家意见选取20个相对独立的指标,给出了基于主成分分析法的综合评价方法.采集覆盖一周每日繁忙时段10:00～22:00的84个样本,得到各时段的管制运行品质综合评价结果.经K-均值聚类分析及实际运行表明,本文方法可行,评价结果与实际情况相符.评价结论为终端区的运行策略优化提供了依据.     

疲劳驾驶与交通事故关系

对国内外道路交通事故数据进行了统计,分析了疲劳驾驶事故中驾驶人特征、事故时段分布及高速公路上交通事故主要成因,研究了疲劳驾驶对操作行为的影响和驾驶人疲劳产生的原因,提出了疲劳驾驶预防对策。分析结果表明:30岁以下男驾驶人、3年以下驾龄和10年左右驾龄的驾驶人是疲劳驾驶事故的高发群体;2:00~6:00与15:00~16:00是疲劳驾驶事故的高发时段;高速公路上疲劳驾驶引发的交通事故比例远高于普通公路;疲劳驾驶产生的原因主要包括长时间驾驶、睡眠不足或质量差、生理节律、驾驶人因素等。通过保证驾驶人有充足的睡眠与短暂休息,合理安排行车时间及使用疲劳预警装置等方法,可以有效预防疲劳的产生,减少疲劳驾驶事故的发生。     

基于建成环境和低频浮动车数据的路段行程时间估计

将城市道路周边建成环境的相关属性作为路段行程时间的解释变量,结合城市低频浮动 车数据,在不需要速度等GPS信息的条件下研究建成环境属性因素对路段行程时间的影响。同 时,给出一种新的路段行程时间分布估计方法,即利用路段车辆数的分布代替路段长度作为路段 行程时间的分配比例系数,得到路段行程时间的分布情况。为验证所提方法的正确性,以辽宁省 丹东市振兴区锦山大街为例进行分析,用极大似然估计法得到各类建成环境对行程时间的影响 参数值,并对比研究路段在有、无建成环境影响下的行程时间。结果表明：道路周边的建成环境 会在不同时段导致路段行程时间显著增加,学校的影响时间段主要在6:00-7:20,医院、诊所集中 在7:00-8:00,交叉口造成的行程时间增量在研究范围内整体较为平均。通过似然比检验,验证了 将建成环境变量作为路段行程时间影响因素的可靠性。     

大型公交站的动态排队论分析与优化

公交站台是公交系统中关键的节点,其服务水平的高低不仅影响公交车的运行效率,也会直接影响周边交通的运行状况。为了提高常规公交车通过港湾式站台的效率,首先分析了公交站台内车辆运行和乘客候车的特性,引入排队论模型中的基本参数,并将服务时间改进为根据站内车辆数不同而动态变化的函数。同时针对不同时段公交的达到规律,采用分时段参数提高模型精度;其次在港湾式停靠站内设置了主、副站台,从而将站台模拟为M/M/2/N的系统,并制定了公交智能化进站的引导模式;最后运用该模型对重庆市大庙公交站台进行了实例分析,现状调查表明:大庙公交站台内部的延误时间占总运行时间的40.1%,公交车通过大庙公交站台的时间会在高峰时期急剧增加。采用站台分区管理和公交智能诱导模式后,可以有效控制大庙站台公交的进出秩序,排队车辆数减少了77.5%且不会出现排队溢出的现象,同时在高峰时期车辆通过大庙公交站台的时间降低了41.1%。     

妇科门诊患者宫颈人乳头瘤病毒的感染情况分析

目的 探讨妇科门诊就诊患者宫颈感染人乳头瘤病毒(HPV)基因型的特点.方法 选择2009年11月～2011年11月西安交通大学医学院第一附属医院妇科门诊就诊的来自西安或其周边地区、有性生活史并要求行宫颈病变筛查者2 641例,对其HPV感染状况、各病毒亚型感染情况及各个年龄段HPV感染状况进行分析.结果 妇科门诊就诊患者中HPV感染率较高,约37.15％.其中大部分为HPV高危型感染,占HPV感染的68.4％; HPV低危占10.5％;中国人常见亚型占6.73％.HPV高危型、HPV低危型、HPV中国人常见亚型之中任意两种或三种HPV亚型共同感染(混合感染)占HPV感染的14.37％.其中HPV16、HPV58、HPV52为高危型HPV感染主要型别,HPV6和HPV11为低危型HPV感染主要型别;未发现HPV43型感染病例.HPV各型的感染率与年龄有一定的关系.其中HPV高危型感染随年龄增长呈上升趋势,在18～30岁年龄段感染率最低,约21.7％;60岁以上年龄段达到顶峰,约30.56％.HPV低危型感染在18～30岁及60岁以上两个年龄段感染率相对高,其余年龄段感染率较低.结论 西安地区就诊患者HPV感染率较高(37.15％).高危型HPV、低危型HPV感染在不同年龄段的感染率有显著差异.