北京、上海、杭州机动车对PM2.5的贡献度差异

北京、上海、杭州3个城市的人口规模、城市功能、发展阶段不尽相同,交通结构和交通政策各有差异,但数据反映的交通对PM2.5的贡献度相当,背后原因值得探究。从PM2.5源解析结构和交通自身影响两个环节入手,对其内部机理和原因进行深入分析。就源解析结构而言,三城市在区域输送、本地源排放中的能源结构和产业结构等均有较大差异。就交通自身影响而言,北京、杭州过境道路交通影响较大,而上海的交通污染贡献还包括远洋船舶。因此,三城市机动车对PM2.5的贡献度存在差异,建议北京PM2.5的治理关注区域、燃煤和过境车辆要素,上海关注工业、船舶污染,杭州关注工业、燃煤、扬尘等影响。     

基于多指标协同的公交大站快车站点推荐方法

现有公交大站快车站点选择方法存在未考虑站点枢纽作用,以及未融合多源数据等不足.本文引入复杂网络理论,融合公交车和出租车客流数据,提出一种综合考虑站点客流,潜在客流及交通枢纽作用的多指标协同的公交大站快车站点推荐方法.该方法基于公交客流,线路数据和出租车客流数据,分别计算公交线路站点客流集散量和潜在客流集散量;通过构建有...     

药源性交通事故

驾驶员范某,因感冒服用2粒速效感冒胶囊,于3小时后驾车外出,因“药性发作”,汽车失控直冲加油站,当场撞死加油站女工,车身随即翻入水沟内,酿成一起十分惨重的车祸。     

涡旋源密度对旋转涡流制动装置性能的影响

旋转涡流制动装置性能直接影响列车运行安全,基于旋转涡流制动装置动作时电磁场涡旋源密度的变化,从提高其安全性和可靠性入手,通过调整旋转涡流制动装置的气隙大小、转盘厚度、铁心磁导率、转盘磁导率、转盘电导率、不同电流和磁极排布方式等主要结构参数,并进行仿真和试验,可以达到提高制动力矩、减轻重量的目的。     

基于多源数据的OD分析模型和系统实现研究

为进一步提高公交企业管理水平,促进传统公交运营管理向数据驱动的主动管理模式转化,对乘客OD(交通起止点)信息的获取进行了研究.在分析现阶段行业内主要的OD信息获取方式及存在问题的基础上,提出以城市公交IC卡数据、公交车辆GPS数据和公交站点GIS数据为主要研究对象,利用多源数据融合技术,运用优化后OD推导算法进行计算,得到乘客OD信息,并通过实例分析验证算法的有效性和适用性.此外,设计了基于多源数据的OD信息管理系统,实现对公交大数据的处理及可视化展示,起到支撑公交系统焦点问题量化分析的作用,使公交运营管理工作有的放矢.     

卡尔曼滤波在船舶无线传感网络节点定位中的应用

基于无线传感网络的信号传输在海航及海上开发中的应用越来越广,无线节点定位精度对网络的通信性能有较大的影响,无线传感网络中的节点定位技术是海上通信领域研究的重要方向。RSSI是一种利用传感器节点信号强度的定位测量方法,但由于海上的噪声干扰及地形影响,其定位精确度较低,已经越来越不能适应无线传感网络节点定位精度要求。本文将卡尔曼滤波算法应用到以信号强度为观测值的节点定位中,极大地提高了定位精度。     

多源数据融合驱动的居民出行特征分析方法

结合传统抽样调查数据和交通大数据，研究多源数据融合驱动的居民出行特征分析方法.根据传统入户抽样调查居民的年龄结构、职业、车辆拥有、人口，以及手机信令数据分析出行频次分布等因素进行综合分析，获取居民初步出行特征；基于手机信令、IC、AFC、GPS 等大数据，通过出行时间分布、OD分布和出行方式结构对居民的出行特征进行综合矫正分析；最后，以广州市为例进行实证分析.对比研究传统抽样调查和多元数据融合分析方法可知，传统抽样调查居民出行漏报率为30%，每天出行2次的比例相差39.5%，全方式非通勤出行比例、晚高峰公交和地铁出行比例分别相差7.4%、8.1%和12.6%.结果表明，多源数据融合驱动的居民出行特征分析方法，在总量上有效挖掘居民出行的沉默需求，在时空分布上起到了“削峰填谷”的作用，是一种研究居民出行特征的有效方法.     

基于铁路数据服务平台的多源数据融合架构研究

铁路数据服务平台实现了铁路数据集中汇聚和铁路数据资产管理,为充分挖掘铁路数据的价值,发挥铁路数据资产的综合应用效益,亟需对来自不同业务应用系统的多源数据进行有效融合。为解决数据复杂多样所带来的数据融合难题,提高数据融合成效,需要构建统一的多源数据融合架构。研究提出基于铁路数据服务平台的多源数据融合架构,描述不同层次数据融合的输入/输出项、数据处理任务、相关技术及特点,对比分析多种数据融合算法的特点和适用性,讨论了数据融合结果的存储和共享,为推进基于铁路数据服务平台的数据融合研究与开发工作提供参考。     

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