高速公路景观绿化中的生态廊道

对高速公路景观绿化中生态廊道的几个关键因素,如生态廊道宽度、连接度、构成等进行了分析.从高速公路的角度出发,分析了生态廊道的适宜宽度,如何增强廊道之间的连接,以及如何使生态廊道中的生物构成更加合理.最后提出了今后高速公路景观绿化中要将生态廊道的研究贯穿整个设计、建设过程,以最大程度地保护生态环境.     

公路网规划对景观格局影响的分析方法研究

公路作为景观生态学中的廊道，对生态系统或景观具有线性切割作用，并导致景观格局的破碎化．公路网作为廊道网络，对于景观格局的破碎化影响巨大．文中提出了基于GIS的公路网景观格局影响分析的叠图法，该方法包括绘制景观图件、景观分类、计算景观指数以及进行景观影响分析等4个步骤．将叠图法应用到江西省公路网规划环境影响评价中，其分析结果为当地编制生态环境保护规划提供了参考．     

非机动车廊道布局规划——以杭州市非机动车交通发展战略规划为例

为使非机动车道网规划达到机非分流、便捷高效的目标,以杭州市为例,对廊道布局规划进行了探讨。在非机动车交通需求预测和流量分配的基础上,结合边界条件、用地性质和面积,进行非机动车慢行区划分;通过分析各类慢行区非机动车交通特征和组织策略,提出相应的廊道网络形态;进而根据非机动车出行高发区和换乘枢纽分布确定廊道布局的控制点,基于最短路径流量分配确定廊道布局的期望走廊,参照规划和现状道路条件确定廊道布局的具体路径,依据截面流量、规范推荐和公众意愿调查确定廊道布局的合理间距;最后在控制点、期望走廊、道路条件和廊道间距分析结果引导下,得到杭州市非机动车廊道布局方案,并验证了鼓励近距离出行的规划理念同时也符合交通需求预测分析的结果。     

重庆市南岸区城市绿地演变及其固碳效益研究

研究城市绿地的空间分布变化和固碳能力,对于其生态服务价值评估具有重要意义。以重庆市南岸区为研究区域,对2013年、2016年两个时期的Landsat8遥感影像进行监督分类,得到研究区两期土地利用数据,进而对土地利用进行转移矩阵分析,最后借助CITYgreen模型定量估算了城市绿地在固碳方面创造的生态效益。结果表明:2013—2016年,南岸区建设用地增长1025.01 ha,而城市绿地整体减少333 ha;南岸区城市绿地的减少主要表现为林地转为建设用地和耕地;南岸区城市绿地年固碳带来的生态效益分别为478.2万元和454.36万元。研究结果揭示了南岸区城市绿地的空间分布、演变及其固碳效益变化,为政府决策提供科学依据。     

公路建设对湿地的生态损失分析及湿地公路设计原则研究

基于公路建设对湿地生态损失的分析,在公路选线中提出相应的设计原则,其中最关键的设计原则是利用蓝色廊道、灰色廊道的边缘或相对面积小的基质,并提出适应于植物生长的边坡设计方法,为道路建成后的景观快速恢复提供了基础.     

新农村道路交通规划建设研究

村庄道路系统建设是新农村建设的重要内容之一,本文以某区新农村路网建设为基础,提出了对农村公路日常养护工作、行业管理,对田路分家及绿色廊道、公路工程建设及优化、农村公路网络布局等方面进行了详细的阐述。     

基于多源数据的公交客运廊道识别方法

针对现有廊道识别方法存在的不足,提出一种融合多源数据精确识别公交客运廊道的方法,对城市既有公交客运走廊起讫点进行准确识别。首先,通过手机信令数据刻画居民的全方式出行规律,从公交IC和GPS数据中提取居民的现状公交出行链;其次,构建公交客运廊道判别模型,利用需求客流因子和供给客流因子对城市公交客运走廊的客流集聚效应进行量化分析;最后,以融合了多源数据的总客流因子为判断标准,锁定公交客运廊道的最佳起讫点。研究表明:采用多源数据可以实现对乘客出行特征的精准描述,以此得出的廊道判别结果较常规判断方法更贴近乘客实际出行需求,可为城市客运走廊战略规划提供理论支持。     

船闸工程质量通病及其防治措施

通过对船闸输水廊道砼裂缝的形成机理、砼原材料质量检测、砼配比设计、外掺剂性能检测、砼原型观测等进行研究,结合江苏淮安、淮阴两座三线船闸施工的具体实践,从设计、施工、养护等方面提出了廊道裂缝防治的一系列措施。     

水乡地区城市道路网规划

在提升城市道路网连通性的基础之上,为更好地保护城市生态环境,体现水乡地区风貌特色,打造高效、生态且具有地方特色的城市道路网系统,通过研究水系对城市空间结构布局和城市道路网布局的分割、限制作用,揭示了水系对城市道路网形态、道路线形和道路交通组织方面的影响。在此基础之上,针对城市水系的大小和形态,制定水乡地区城市道路网规划过程中保持大型自然区域的相对独立策略、与潜在的重要生态廊道平行策略、依据生态敏感度来规划道路网密度策略,并通过典型水乡兴化市的城市道路网规划实例,展现水乡地区城市道路网规划过程中道路网与城市水系共生策略的可实施性。     

凌津滩船闸输水廊道内流动噪声特性

凌津滩船闸为中水头单级短廊道输水船闸 ,本文就其原型观测资料分析了船闸在正常运行工况下输水廊道内的噪声特性 ,指出 ,在船闸正常运行工况下输水廊道各部位的噪声基本上均属非空化低频流动噪声 ,不存在伴随强空化出现的具有较大能量的高频成分 .     

新一代网络技术--主动网络

主动网络(Active Network)是一种新颖的网络体系结构，这种新的网络体系加速了底层网络的革命，为网络新型应用的产生创造了条件。本文介绍了主动网络的体系结构、关键技术、主动网络上的应用、有待研究的一些问题及主动网络研究发展的前景。     

基于主动网络的网络管理

在分析现有网络管理模型面临的困难基础上引入了主动网络技术,并设计了一种新型的基于主动网络技术的分布式网络管理模型：研究了利用主动网络技术解决网络管理问题的结构、优势以及协议。并以路由跟踪为例详细说明了管理功能的实现。     

一种基于二层贝叶斯网的网络入侵检测方法

提出了一种基于二层贝叶斯网的网络入侵检测方法,该方法能够从审计数据中自动学习知识生成入侵模型,并根据该模型检测入侵行为,从而提高入侵检测系统得自适应性和可移植性,降低系统的误报率和误检率．并通过设计实验来验证基于贝叶斯网的入侵检测系统的性能,实验数据采用KDD cup 1999年的部分数据．实验结果表明：该方法在只使用10％训练数据和部分记录属性来学习的情况下,检测效果仍比较好．     

城市道路网拓扑结构的复杂网络特性研究

以城市道路网中的连续道路中心线作为网络拓扑结构的基本分析单元,作者采用对偶法对我国12个不同规模和形态的城市道路网的拓扑结构进行了抽象,在此基础上分析了我国城市道路网拓扑结构具有的普遍复杂网络特性。研究指出,我国城市道路网的拓扑结构一方面具有较小的特征路径长度和较大的聚类系数,是典型的小世界网络;另一方面其度分布函数为幂律形式,又具有典型的无标度特性。     

Relations Between Wavelet Network and Feedforward Neural Network

A comparison of construction forms and base functions is made between feedforward neural network and wavelet network. The relations between them are studied from the constructions of wavelet functions or dilation functions in wavelet network by different activation functions in feedforward neural network. It is concluded that some wavelet function is equal to the linear combination of several neurons in feedforward neural network.     

基于EKF的神经网络在网络流量预测中的应用

在网络资源有限的情况下,建立合理的网络流量预测模型,并根据其预测结果及时做出控制决策或调整措施,对网络性能和服务质量的提高均有重要意义.根据网络流量的时变、非线性特点建立一个时间相关的流量预测模型,预测和分析网络流量状况,并利用人工神经网络在非线性建模方面的优势,给出了基于EKF算法的前馈神经网络的结构设计及学习算法.最后在Matlab环境下使用该预测模型对网络流量进行了仿真,结果表明该模型具有较好的自适应性和较高的预测精度.     

有关选址和运输网络设计的研究

网络定位(选址)模型已广泛应用于公共及私有设施的定位。文章调查了一个模型，并且对运输网络的设施选址和设计进行了优化。认为改变网络的拓扑构造要比增加设施而提高服务水准更具投资回报效率，因此，该模型在区域规划、分拨、能源管理等领域有许多应用，并概括出了经典的简化工厂选址问题。文章将讨论如何使用这一模型有效地解决问题。     

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城市道路网运行中受多种因素干扰,系统运行经常处于非稳定状态,出行者不仅要求尽量减少出行时间,而且越来越重视保障出行时间的稳定性、强调交通系统的可靠性.考察智能交通系统中人们出行选择的偏好,80%以上的通勤者认为行程时间可靠性是他们出行时第一或者第二位的要求,因此,本文以行程时间可靠性和行程时间作为出行者路径选择的两个主要因素,建立混合随机路网模型.借鉴随机平衡分配模型的求解方法,设计混合随机路网模型的求解算法.同时,通过熵来考察行程时间可靠性和行程时间在出行者路径选择中所占比例不同对道路网交通状态的影响.此模型可描述智能交通系统下,有无信息出行者的比例对路网交通状态的影响.通过案例研究发现,只有拥有信息的出行者比例达到一定程度时,路网才最稳定.     

基于网络效率的日变路网脆弱性识别方法

在日变动态路网背景下,采用传统的静态脆弱性识别方法有可能无法完全辨识路网系统单元的脆弱性,这不利于事件管理规划和应急物资调配工作的开展.为此,以日变路网为研究对象,在单路段关闭情形下,定义了基于网络效率的路网动态脆弱性指标,表示为退化路网动态网络效率与完好路网静态网络效率的相对变化率.提出了基于单路段关闭的日变动态配流模型刻画日变路网流量的非均衡动态演化,并给出了相应算法.采用提出的指标和模型在实例网络中验证了日变路网脆弱性识别方法的可行性.对比分析了基于动态网络效率和基于静态网络效率的脆弱性识别结果,发现前者的识别率高于后者.     

基于多周期组件时空神经网络的路网通行速度预测

针对当前路网通行速度预测方法存在的中长周期预测准确性和稳定性不足、自适应路网拓扑空间关系建模能力有待进一步提升等问题,以多尺度卷积算子及门控循环单元为核心单元,提出一种面向路网通行速度预测任务的多周期组件时空神经网络模型。首先,根据路网交通感知数据的周期特性,将其规约为周、日和近期这3种不同粒度的时间-空间-特征三维矩阵,并输入至3个共享网络结构的周期组件。其次,在每部分组件中,利用多尺度卷积核捕获多因素非线性相关性与不同空间视野大小的路网节点空间相关性。然后,对每个路网节点的时序特征使用门控循环单元提取交通数据长时依赖关系,引入残差学习框架,提高网络训练效率并防止梯度弥散。最后,自适应加权融合通过预测卷积层的每部分周期组件预测结果生成预测时段内路网交通通行速度。为验证所提方法的有效性,基于两个公开的交通状态数据集进行实验分析,并选取当前主流的深度神经网络模型作为对比基线模型。结果表明,所提方法在可接受的执行时间内,在两个数据集上平均绝对误差、平均平方误差和平均绝对百分比误差分别为 2.55、3.94 和 10.75%,1.57、3.52和3.44%,在预测准确性与中长时多步预测稳定性方面均优于其他基准方法。