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国内目前针对中小城市公交场站的研究不足,中小城市场站建设缺乏科学指导,场站用地难以得到保障.结合中小城市公交发展特点及场站模式,通过科学的分析计算,确定场站停车坪、建筑用地、场前区及绿化用地规模,探讨与之相符的中小城市公交场站用地指标,对于中小城市场站规划建设具有一定的现实意义. 相似文献
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43.
共享单车系统自发的不均衡性导致单车数量分布与用户需求分布之间产生偏移,降低了系统服务能力,需要调度实现再平衡. 现有动态调度算法缺乏考虑起点车辆供给不足,用户在出行过程中“再次”取车的移步需求,难以准确识别用户真实的出行需求分布,降低了调度效果. 本文提出以用户出行选择行为为下层,以调度车辆路径规划为上层的双层规划模型框架,设计结合仿真系统的启发式求解算法. 算例场景基于上海市虹口、杨浦区共享单车历史出行数据搭建,并进行网格化处理. 算例结果表明,模型能有效识别移步需求,提高共享单车的供需匹配能力. 针对各类调度资源配置情况,共享单车的供需匹配率提升18.07%~ 19.89%,提高了共享单车系统的管理效率. 相似文献
44.
质量管理体系内审是组织进行质量体系管理自我完善的重要手段之一,一直以来通常采用符合性评价的方式,评价结束给的评价结论一般是定性的,如符合、基本符合和有效、基本有效;无法用一个量化的数据真实反映组织质量管理体系整体运行的成熟度.那么如何开发一套质量体系评价管理方法,采用量化的数据进行质量管理体系成熟度评价,全面掌握组织质... 相似文献
46.
泥浆悬浮砂粒能力分层测定试验研究 总被引:1,自引:0,他引:1
为实现泥浆悬浮砂粒能力的量化分析,提出一种分层测定方法,选取12%、15%和18%3种质量分数的试验泥浆,通过自行设计的分层取样装置进行试验研究,获取不同泥浆质量分数、沉降时间和砂粒粒径条件下的10个深度分段的砂粒质量分布,分析各参数影响下的砂粒沉降变化规律。结果表明:1)该分层测定方法可较好地获取不同深度分段的砂粒质量,弥补现有测定方法只能获取底层砂粒沉降质量的不足;2)试验所采用的3种质量分数的泥浆对0.1 mm以上粒径的砂粒悬浮能力均较差。根据砂粒沉降曲线分布特征,提出一种用于判别泥浆悬浮砂粒能力的方法,即砂粒沉降曲线越平缓,各层质量差异性越小,底层质量无明显拐点,不同沉降时间曲线越紧密,则泥浆悬浮砂粒能力越强。 相似文献
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48.
目的探讨2型糖尿病(T2DM)患者糖耐量正常的一级亲属胰岛β细胞功能及胰岛素抵抗情况,并分析胰岛素抵抗的相关因素。方法选取T2DM患者糖耐量正常的一级亲属63例,根据胰岛素抵抗指数分为胰岛素抵抗组及非抵抗组;选取30例健康体检者作为正常对照组。对所选的93例对象进行血压、血糖、胰岛素、血脂的测定,并计算稳态模型胰岛素抵抗指数(HOMA-IR)及胰岛β细胞功能指数(HOMA-β)。结果①糖尿病患者一级亲属组与对照组相比,胰岛素水平、HOMA-IR、HOMA-β明显升高(P<0.05);②胰岛素抵抗组体质指数、舒张压、甘油三酯、餐后血糖、HOMA-β明显高于胰岛素非抵抗组(P<0.05);③相关分析示胰岛素抵抗与体质指数、舒张压、甘油三酯、餐后胰岛素呈正相关(P<0.01,P<0.05),与空腹血糖、餐后血糖、空腹胰岛素、收缩压、胆固醇无显著相关性(P>0.05)。结论T2DM患者一级亲属存在胰岛β细胞代偿性的高分泌,早期已经出现胰岛素敏感性的下降和胰岛素抵抗。胰岛素抵抗与体重增加、舒张压升高及甘油三酯的升高有关。提示对糖尿病患者一级亲属应严格控制体重、血压及血脂,对减少T2DM具有积极意义。 相似文献
49.
目的建立兔眼房水中环孢霉素A缓释微球的高效液相测定方法,考察在不同给药剂量下兔眼房水中的药物代谢特性,为该药预防后发性白内障提供理论依据。方法兔眼行晶体囊外摘除,左眼前房及囊袋内注射环孢素微球,右眼给予空白微球作对照,采用高效液相色谱法监测给药后4周内兔眼房水中环孢霉素A的浓度。色谱柱为反相C18硅胶柱,柱温为60℃,流动相为乙腈-水(67∶33),检测波长210nm。结果兔眼房水中环孢霉素A的浓度在0.13-1.25mg/L范围内呈良好线性关系(r=0.9951),最低检测浓度0.13mg/L,回收率95.91%,日间和日内精密度均小于5.0%。缓释微球的释药速率适中,兔眼前房给药后可在2周内维持较高浓度,高低两种给药剂量下,环孢霉素A的吸收半衰期(t1/2Ka)和血浆清除速率(CL)经检验无统计学差异,药时曲线下面积(AUC)和峰浓度(Cmax)与剂量之间线性相关。结论环孢素A缓释微球在兔眼内有较高的生物利用度,实验期内可达到抑制后发性白内障的有效浓度。 相似文献
50.
高速铁路短期客流预测是铁路运输系统的重要组成部分。无论是对列车开行方案的制定,还是对如何采取正确的营销策略,都具有重大的现实意义。通过混合经验模态分解方法和神经网络方法相结合的EMD-BPN方法来预测高速铁路短期客流量。组合方法主要分为三步:首先,使用经验模态分解方法将客流时间序列分解;其次,将IM Fs作为BP神经网络的输入;最后,应用神经网络对客流量做出预测。数值实例表明,该方法对于高速铁路短期客流预测在精度和稳定性上都有良好的表现。 相似文献