长江干线航道整治建筑物技术状况时空特征分析*

随长江干线航道基础设施体系的逐步完善,航道整治建筑物养护问题受到广泛关注。以长江干线航道养护数据为基础,通过泰尔指数、莫兰指数、标准距离等计算分析,研究航道整治建筑物技术状况时空特征。结果表明：航道整治建筑物数量及技术状况总体上逐年提升,2019年是泰尔指数转折发生年份;丁坝和护滩带等整治建筑物的养护需要重点关注;长江干线航道整治建筑物技术状况分布呈现显著的集聚效应,上游航道整治建筑物技术状况分布相较中、下游更集中。     

新水沙条件下荆南四河松西河航道治理思路

三峡建库后,长江中下游来水来沙条件改变,由长江入洞庭湖的荆南四河水文泥沙边界条件随之变化,三口分流量较建库前减少23%,分沙量减少88.8%,三口河道总体由冲淤平衡转为冲刷,其中松西河冲刷占比47%,中水位下松西河河道持续展宽,部分分汊、弯道及过渡河段冲刷较为剧烈,深泓摆动幅度较大,因滩槽不稳而碍航。针对长江-洞庭湖江湖关系变化带来的航道问题,在三峡建库后新的水沙条件及演化过程研究的基础上,对碍航特性、河床演变特性及趋势进行分析,提出松西河航道以疏浚和边滩守护为主,固滩稳槽、分段实施的治理思路,以典型的裴家场河段为例制定工程方案,并开展模型试验研究,对治理思路和方案效果进行验证。研究成果旨在为类似河湖连通长河段的航道治理提供借鉴。     

基于GIS的网约车乘客安全状态监测模型研究

为提供网约车乘客及时可靠的救险援助,防范网约车司机侵害乘客案件的再度发生,研究基于\"潜在危险区域\"的多参数安全状态监测模型.从地理时空角度,分析案件发生的区域和时间特征,基于其时空规律,提取城市\"潜在危险区域\",构建车辆OD距离、异常速度、行驶时间等因子,同时结合乘客信息,实时综合分析乘客安全状态.以南通市港闸区为例,以出租车轨迹、兴趣点、OSM开源路网以及城市影像等作为实验数据,实验结果表明,模型能够有效监测出车辆在\"潜在危险区域\"内行驶时车辆的异常行为,当不设立\"潜在危险区域\"时,模型能够准确地识别出司机的异常驾驶,如绕行、异常停止等,实验精度达到92.06%,其中绕行判别精度为90.57%,异常停止判别精度为100%,证明研究的模型能够取得较好的监测效果.     

甘肃黄土滑坡区域性时空特性分析

根据黄土滑坡在甘肃省境内的分布特点,讨论了甘肃境内黄土滑坡时空分布特性、活性规律和按滑坡物质组成的分类,分析了黄土滑坡的诱发因素。     

隧道锚开挖循环进尺的时空效应分析

运用大型有限元软件Abaqus对隧道锚的开挖进行三维数值模拟,对隧道锚开挖循环进尺的空间效应和时间效应进行了分析.通过对拱顶沉降量、底拱隆起量、中夹墙水平收敛以及塑性区分布范围的计算分析,对施工方案的安全性、合理性进行了验证.     

基于速度变化的偶发性交通拥堵时空分布特性研究

交通事故的发生会引起其上游路段通行速度的下降和交通流量的堆积,从而引发交通拥堵.本文主要研究了城市道路中交通事故引起的交通拥堵的时空分布特征.首先,基于北京市事故数据和路段速度数据分析交通事故影响下的车辆速度变化特性;接着,根据交通事故信息和事故路段流量与速度数据,建立了一种基于速度差异的拥堵判定模型,并对其时空维度的约束条件加以限定.在此基础上对事故引发的拥堵时空范围进行量化描述;最后,依托仿真数据与北京市真实事故数据进行效果验证.结果表明,该方法可以有效地描述交通事故引起的拥堵时空分布特性.     

考虑时空热度的共乘匹配问题建模及求解

在共乘匹配问题中,考虑时空热度对共乘车主收益的影响,构建了以共乘收益和共享路线百分比为优化目标的数学模型,提出了一种启发式多进程进化算法用于求解. 算法根据历史数据采用三次样条插值法和复合辛普森求积法得到预计订单的时空热度,从而预估车主共乘收益. 在进化算法中,根据差异度自适应选择不同的交叉策略,以达到搜索深度和广度的自动平衡. 实验结果表明,该算法与最优化算法(匈牙利算法)比较,在以相同效用矩阵作为输入条件时,本文方法可在较短时间内得到高质量的解,且在处理大规模实例上效果明显,能够高效求解共乘匹配问题.     

新形势下长江口南北港分汊口河段河势变化及治理策略*

长江口南北港分汊口河段历史上是长江口水域河势变化最频繁的区域之一。基于该河段历史河势演变规律,在 分析南北港分汊口治理效果的同时,对南北港分汊口工程兴建后新形势下长江口南北港分汊口河段河势变化趋势及治理策 略进行研究和探讨。结果表明：新形势下南北港分汊口河势仍存在不稳定的因素,突出表现在扁担沙沙体未经人工控制和 整治建筑物防冲抗刷压力增大;针对不稳定因素提出的治理方案经数学模型研究验证较为有效、可行。     

基于时空GPSO-SVM的短时交通流预测

为了提高城市道路短时交通流预测的精度,提出了一种基于时空遗传粒子群支持向量机的短时交通流预测模型.通过主成分分析法对路网原始交通流量进行时空相关性分析,用较少的主成分代替原始交通流量并作为预测因子,在粒子群算法中引入遗传算法的交叉和变异因子,避免粒子群算法陷入局部最优.利用改进后的粒子群算法优化支持向量机参数,得到最优的支持向量机模型,并实现城市道路的短时交通流预测.以长春市路网的实测数据为基础进行了实例验证,结果表明,优化支持向量机参数时,遗传粒子群算法不会陷入局部最优,优化效果更好;与粒子群支持向量机模型和遗传粒子群支持向量机模型相比,所提出预测模型的相对误差波动较稳定,平均预测精度分别提高了4.96%和3.41%.     

基于卫星定位系统的营运车辆时空特征研究综述

获取营运车辆的时空大数据,识别车辆运行区间、车辆运营时长、车辆运行车速等关键参数,对于深入挖掘车辆位置的空间、时间分布特征具有重要意义.在分析卫星定位系统的数据特点及相关定位技术的基础上,从计算机、地理学以及交通科学3个不同领域,对位置时空数据及其特点展开了比较分析.以典型营运车辆数据——基于出租车轨迹的出行分布研究以及联网联控\"两客一危\"分析为例,对基于卫星定位系统的典型营运车辆时空特征分析的理论、方法及关键技术进行综述.