基于TGIS的港口地理信息云平台建设

为解决智慧港口建设过程中存在的系统重复建设、数据无法共享、标准不统一等问题,研究建立基于时态地理信息系统的港口地理信息云平台。对空间数据资源进行分类,规范数据更新维护流程,建立基于时空大数据模型的数据资源体系;以服务的形式对外提供数据访问和操作的接口,保护数据的安全。平台的建设将消除信息"孤岛",减少重复投资,实现资源共享和集约化管理,为智慧港口建设提供标准化、精细化、动态化的地理信息资源服务。     

铁路时空大数据应急辅助决策系统及关键技术

为加强应急能力建设和加快应急信息化建设,设计铁路时空大数据应急辅助决策系统。介绍系统结构、数据架构、网络架构,以及系统功能;阐述系统中的地理信息系统、遥感监测、北斗卫星导航等关键技术和应用场景。目前,该系统已经在部分铁路局集团公司开展应用,为应急指挥人员提供全方位应急决策信息,切实提高了突发事件应急处置效率。     

基于时空等待特征系数的大型活动出行规划研究

高效、合理的综合交通路径规划是成功举办大型活动的前提之一。本文针对观众群体参 与大型活动的出行路径规划问题，引入乘客出行偏好，转换为时空等待优化问题，再根据大型活 动中乘客通过多模式公共交通出行特点，构建多维时间-空间-交通方式网络，以乘客出行时间总 成本最小为目标建立整数线性规划模型。为提高模型的求解效率与质量，提出一种基于拉格朗 日松弛和次梯度优化的算法进行求解，并在求解中提出基于逆向推断的搜索空间约减方法，提高 了算法求解速度。本文以观众从北京市城区前往延庆区高山滑雪中心观赛为案例验证模型与算 法。结果表明，引入时空等待特征系数后，提升了大型活动综合交通出行路径规划方案的合理 性，改善了乘客的出行体验，并有效缓解举办大型活动时的道路拥堵状况。     

基于生成对抗网络的交通流参数实时估计模型

为有效调控道路网时空资源，需实时估计交通流参数。若要准确估计交通流参数，应详细考虑道路网交通流时空特征。本文基于生成对抗网络，提出一种能捕捉交通流时空特征的实时估计模型，即TSTGAN模型。该模型包括生成器和判别器两部分，生成器利用门控卷积神经网络 捕捉交通流的动态空间特征，使用基于注意力机制的长短期记忆神经网络分析交通流的动态时间特征；采用门控卷积神经网络与长短期记忆神经网络构建判别器；通过对抗方式训练生成对抗网络的生成器与判别器，实时获得交通流参数估计值。使用中国山东省淄博市12个卡口设备和美国加州洛杉矶市23个线圈检测器获得的交通流量数据，验证TSTGAN模型的可靠性。结果表 明，TSTGAN模型引入的时空模块能有效提取交通流的时空特征，所得均方根误差和平均绝对误差比现有模型分别降低2.12%~42.41%和1.66%~40.49%，证明所提TSTGAN模型可以提高交通 流参数的估计精度。     

基于北斗融合多源传感器技术的铁路路基稳定性监测研究

针对常规GNSS自动化监测和传统路基自动化监测技术的不足,提出了基于北斗融合多源传感器技术的铁路软基稳定性监测系统的架构及实现路径,并以北斗融合静力水准在软基沉降变形监测中的应用为例进行了现场试验.结果 表明:北斗融合静力水准沉降监测系统为路基监测提供了统一的时空信息基准,可满足铁路路基从建设到运营全生命周期对沉降监测...     

双目标纯方位定位数据处理分析

本文从双基阵纯方位定位的基本原理出发,给出了卡尔曼滤波算法的模型,针对实际目标特点和滤波中容易出现的发散问题,对方位数据进行时空迭代后将解算数据进行航迹融合。仿真实验表明,该处理方法能够克服滤波发散,实现双目标有效跟踪,可以快速、稳定地完成目标运动要素的估计,有较好的工程应用价值。     

从时空视角分析美国早期(1830~1917)的铁路产业政策

美国发展早期,联邦政府的权力有限,财政能力薄弱,行政体系尚未健全,随着铁路时代的到来,"地方行动主义"、"联邦主导"和"市场主导、政府监管"展开了博弈和转换,政府通过直接拨款、土地赠予、担保贷款、购买债券等多种方式资助铁路企业的发展,导致各种产业政策都发出反对声音,无法避免贪腐。然而,从时空经济层面来看,美国政府始终可以通过适时的产业政策"有能力不因时间延误造成过大损失,也有能力及时把握可使己方获利的时机"。铁路的发展,节约了运输的时间成本,压缩了空间距离,助力美国早日实现了工业化、城镇化和信息化,为综合国力的壮大奠定了基础。     

时空舞者——锐影CB125X

本田CB125T型摩托车,绰号本田王,喜爱摩托车的无人不晓。它是日本本田公司推出的一款具有代表性的摩托车,配置的是并列双缸四冲程发动机,动力强劲,车型沉稳大方,极具王者风范,被人们称为王,与铃木王并列为二王,是消费者非常喜爱的车型,国内摩托车厂家均无一例外的生产有该车型,     

时空效应规律在深基坑施工中的应用

时空效应理论是一套研究软土深基坑参数优化及变形控制的理论，它包括了设计理论、施工控制方法及相应的环境监控方法。该理论综合考虑了地基参数、支护结构力学性能参数、施工工艺参数，并着重考虑了特殊条件下周围环境要求。以可靠而合理地发挥软土自身控制变形的潜力，从而达到控制地层变形的目的。简要介绍了考虑时空效应的施工控制原理与方法，并通过实例说明了该理论在工程中的应用。     

建成环境对轨道交通客流的时空异质性影响分析

研究各类建成环境特征对客流的影响，对城市轨道交通网络规划和运营客流控制具有重要意义。本文考虑人口经济特征、车站特征、外部交通特征与土地利用特征这4类建成环境对客流的影响，提出一种融合时空地理加权回归(GTWR)和随机森林(RF)的时空地理加权随机森林模型(GTWR-RF)，以捕捉建成环境特征对客流影响的时空异质性与非线性。首先，利用多源数据对各建成环境的统计指标进行细化和完善，采用GTWR模型计算建成环境对客流的影响系数，捕捉并分析建成环境对客流影响的时空异质性。其次，将影响系数输入RF模型中进行训练，捕捉并分析建成环境对客流的非线性影响，实现客流预测并确定建成环境特征对客流预测影响的相对重要度。针对北京的案例研究表明：GTWR-RF模型能够同时捕捉建成环境特征对客流影响的时空异质性与非线性，在所有建成环境特征中，工作人口数量对客流预测影响最显著，其次为公交接驳量；与普通最小二乘法、RF、梯度提升回归树、极限梯度提升树和GTWR模型相比，GTWR-RF模型具有更好的预测性能，在早高峰客流预测中决定系数较其他方法分别提升了5.7%,6.3%,0.5%,10.1%和7.3%。