基于BC算法的地铁站台乘客分布建模及应用

为定量化分析地铁站台客流组织方案的应用效果,实地收集乘客候车分布数据,统计分析候车位置选择的特性,研究发现乘客的候车位置选择具有集中性,并受行走距离、排队长度和候车区域容量影响.基于细菌趋药性(BC)算法原理,结合站台乘客候车位置选择特性,建立了站台乘客分布仿真模型,并利用实测数据对模型进行了标定和验证.从实例站台的限...     

现代有轨电车车辆段检修作业安全管控系统

现代有轨电车属于城市中的重要公共交通工具,通过车辆段检修,能够使有轨电车在运行时的技术性能和安全性能获得保证。传统模式下,有轨电车在车辆段进行检修作业时,主要运用制度约束以及人工监督方式保障安全,在作业中难免存有安全隐患,而且各作业环节处于独立与分散状态,关联互动性不强,难以对检修作业展开整体性安全管控。检修作业安全管控系统的运用,使有轨电车在检修作业时的安全性得到极大保证。     

企业科研项目全生命周期管理模式

针对我国企业科研项目管理模式陈旧、数字化水平较低等问题,为进一步提升企业科研能力和科研工作效率,在现行企业管理的基础上,运用全生命周期理论,明确科研项目申报、项目执行、项目沟通、项目变更管理过程的具体模块内容、重要事项和存在的问题.在科研项目全生命周期管理的基础上,从数据支撑、执行管控、个性化分析和指导等3个方面对经费...     

地铁突发故障下的公交接驳和客流管控协同模型

地铁发生突发故障后,通常采用接驳公交车疏散滞留乘客.然而,当大量乘客被接驳公交车运送到折返站时,很可能会造成折返站的乘客滞留.为了降低公交接驳阶段和乘客换乘阶段全过程的乘客延误,构建了地铁突发故障下的公交接驳和客流管控协同模型;通过求解模型得出乘客延误最小的应急管理方案,并对影响模型性能的相关因素进行敏感性分析.以深圳...     

北京地铁施工阶段地质风险辨识评估及防控机制建设

阐述地铁施工阶段地质风险特征及研究现状,结合勘察、设计、第三方监测等资料,分析可能导致事故的潜在地质因素并进行分类和辨识,提出基于风险发生概率和危害结果的PH地质风险评价方法并给出相应参考值,根据评价结果提出过程监控、加强探测和现场处置三类处理措施.基于北京市轨道交通风险管理体系,构建施工阶段地质风险动静态管控机构及工...     

沥青路面智能施工监控系统在开春高速公路的应用

在高速公路建设中,信息技术和智能化技术主要是实现信息采集和信息智能化处理,并根据信息反馈的结果快速作出反应.为了提高路面施工质量和管理效率,开春高速公路建设项目通过研发和应用沥青路面智能施工监控系统,有效地提升了高速公路的建设水平.     

特长隧道施工安全风险管控体系的构建

特长隧道工程施工中,由于地质条件复杂多变的情况多,施工技术和结构形式也就多种多样,施工期间的安全风险和不可控因素必然增加。因此,从风险源头的防控着手,建立以风险管控为主的安全管理体系,是保障施工安全的一项核心任务。     

嘉兴乍浦港潮水急涨时段靠泊时间窗口分析

在满足安全要求的前提下,若能优化靠泊控制措施,将有助于提高大潮差型港口急涨潮期间的港口服务时间窗口。利用乍浦港区2019年逐月的潮汐和潮流特征值数据,通过对潮汐与潮流的关联关系和规律进行分析,运用潮流流速与时间计算模型,结合国内外船舶靠离泊位流速限定的要求和标准,推算出限流值对应的靠泊时间窗口,根据行业规范和港口靠泊作业实践,提出乍浦港区在附加约束条件下,管控流速不应超过3.8 kn的建议和分类分级管控措施。研究结果有助于乍浦港区在潮水急涨时段实施船舶靠泊作业的分类分级管控,促进港区服务效能的提升。     

基于有向图卷积神经网络的交通预测与拥堵管控

为解决城市快速路正面临的日益严重的交通拥堵问题,提出了一种针对城市快速路的基于有向图卷积神经网络的交通预测与拥堵管控方法,该方法能够有效利用海量交通数据进行交通预测,实现拥堵的主动管控。首先,基于交通路网的空间有向性和交通流的时空特性,定义了有向的距离影响矩阵、修正欧式距离矩阵和自由流可达矩阵,构建出有向的图卷积算子,并将其应用于长短时记忆神经网络模型中,提出了能学习交通路网时空双重特性的有向图卷积-长短时记忆神经网络（Directed Graph Convolution-LSTM,DGC-LSTM）模型;其次,基于DGC-LSTM的交通预测结果识别出拥堵产生点并将其作为拥堵管控的对象;再次,采用控制进口匝道车辆输入快速路主线的手段,针对管控对象的时空特征,设计了全圈层分时段阶梯式拥堵管控策略;最后,基于上海市快速路网上布设的2 712个检测器在122个工作日每间隔5 min记录的速度、流量和占有率信息,开展实例分析,测试了DGC-LSTM模型的预测精度以及全圈层分时段阶梯式拥堵管控策略的有效性。结果表明：与传统的循环神经网络、长短时记忆神经网络相比,DGC-LSTM模型具有更高的预测精度,能将速度预测的平均绝对误差和误差标准差分别降低38%和20%以上;基于预测结果采用的全圈层分时段阶梯式拥堵管控策略能令拥堵产生点的速度提升14 km·h^-1以上,并能使拥堵的持续时长缩短40%,可阻止拥堵从产生点开始发生大范围的蔓延,降低整个路网的拥塞程度。     

城市大气污染防治货车智慧管控方案研究

随着生态城市建设推进,城市大气污染防治成为城市治理的重点领域,传统的货车管理模式与新时代的社会服务需求已严重不匹配,本文提出了基于"互联网+"和传统管控设施相融合的城市大气污染防治货车智慧管控系统,使得相关部门对于货车进城实现更加科学、高效、绿色、安全的管控。