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721.
722.
结合贵州省普通国省干线及农村公路承灾体风险普查工作,对其风险点发育分布特征进行深入分析,以完善公路承灾体风险点和基础设施属性数据库,查明全省国省干线及农村公路风险点数量、类型、风险等级及发育分布特征,为公路地质灾害风险管控及后续自然灾害综合风险评估与区划提供详实的基础资料。 相似文献
723.
为解决宝兰高速铁路塔稍村隧道穿越古滑坡体施工过程中进口仰坡变形、滑坡,洞内衬砌开裂、错台等问题,通过现场调查和监测,分析隧道洞口地表及结构开裂破坏特征及成因,提出进口段滑坡体-隧道灾害协同处治技术,并对实施效果进行现场测试。研究表明:古滑坡体水文地质条件较差、大断面隧道施工扰动、隧道支护结构承载力不足是导致隧道洞口变形破坏的主要原因,通过在洞外施作预应力锚索格梁和预加固桩,洞内径向注浆加固、拆换初支及二衬,支护加强及参数动态调整等协同处治技术,增加了隧道进口段古滑坡体的稳定性,有效控制了洞口边仰坡变形的发展,提高了隧道结构安全性。 相似文献
724.
轨道交通6号线是南京市计划实施的第一条市域快线,线路长,客流特征明显,并且服务于南京南站、禄口机场等重要的对外交通枢纽。通过对规划要求、客流特征及运营需求的分析和研究,提出了运营设计的对策。 相似文献
725.
文章基于对云南某隧道地貌与地质情况的分析,总结了该隧道区的水文地质特征,阐述了其地下水系统划分及特征,分析了地下水对隧道开挖的影响,并提出了相应的工程建议。 相似文献
726.
任冲 《交通运输工程与信息学报》2019,17(2)
波特兰位于美国西部,是俄勒冈州人口最多的城市,有着全美最完善的公共交通设施的美誉。波特兰WES通勤铁路是波特兰大都市区Beaverton和Wilsonville之间既有铁路改建而成,是城市公共交通重要组成部分,于2009年开通运营。通过对波特兰通勤铁路的建设、运营等方面的实地调研成果,并结合国内外其他城市既有经验,根据我国国情,对市域(郊)铁路的规划、建设、运营提出建设性意见,为我国市域(郊)铁路发展提供一定参考。 相似文献
727.
通过对不同轨道故障引发的轮轨冲击进行动力学仿真研究,得到了轨道断裂引发的冲击特征主要表现为多簇形式,轨道内部裂纹引发的则为一簇冲击,而轨道平直度故障引发的冲击特征为明显两簇冲击;仿真分析了车轮转速对各类故障冲击幅值的影响.现场监测结果验证了仿真结果的正确性. 相似文献
728.
《西安交通大学学报(医学版)》2016,(1):148-151
目的分析老年危重症住院患者心衰构成比及临床特点,并探讨老年危重症患者发生心衰的相关危险因素。方法采用回顾性队列研究的方式,连续收集2010年1月至2014年6月笔者单位ICU收治的2 871例老年危重症患者作为研究对象,收集患者临床资料,计算心衰构成比,分析患者心衰特点,采用多因素Logistic回归分析筛选老年危重症患者发生心衰的相关危险因素。结果2 871例老年危重症患者中,689例患者合并有心衰,心衰构成比为24.0%。心衰患者的平均年龄高于无心衰患者[(77.2±10.6)岁vs.(72.9±15.6)岁,t=6.759,P<0.001];而心衰患者与无心衰患者的性别构成之间差异无统计学意义(χ~2=1.021,P=0.312)。有126例(22.7%)患者的左室射血分数(LVEF)<40%;低LVEF的老年危重症患者相较于左室收缩功能正常的心衰患者的年龄明显偏小[(73.5±12.6)岁vs.(77.4±9.7)岁,t=-7.456,P<0.001],而男性所占比例更多(68.1%vs.53.1%;χ~2=47.977,P<0.001)。多因素Logistic回归分析显示:冠心病(OR=8.907)、瓣膜性心脏病(OR=7.152)、糖尿病(OR=2.213)、肾功能不全(OR=2.905)、急诊手术(OR=3.374)是老年危重症患者心衰发病的独立危险因素。结论老年危重症患者的心衰发病受到基础病因等多因素影响,针对老年危重症患者维持肾脏功能、减少急诊手术等可以有效降低心衰的发病风险。 相似文献
729.
通过手机话单数据提取用户的出行特征具有可行性.然而,手机话单数据的稀疏性对提取居民出行时间特征造成困难.通过对深圳市手机话单数据的挖掘分析识别居民职住地,得到居民特征通勤序列,进而基于早、晚不同情况对居民通勤特征进行描述和分析.对比分析显示,通过手机话单数据得到的居民通勤距离和时间特征与居民出行调查结果较为一致,说明该方法可用以描述居民通勤特征.研究表明,深圳市居民通勤开始时间受通勤距离影响不大,大于10 km的中长距离通勤出行对应的平均通勤时间维持在一个比较稳定的值(45~50 min). 相似文献
730.
手机调查方法的已有研究较多集中于基于手机信令数据的宏观出行特征获取,而手机传感器数据在个体出行链微观出行特征提取方面具有优势.针对城市居民多采用组合交通方式出行的特征,研发智能手机应用软件,实现GPS数据(位置坐标与速度)、加速度计、服务基站、WiFi等传感器数据采集.运用小波分析、神经网络等数据挖掘技术分析不同交通方式出行数据差异,探索多种数据挖掘算法用于个体出行参数提取的可行性及效果.结合实际案例,总结应用手机传感器数据进行出行特征精细化提取的难点和技术关键.最后,探讨精细化个体出行数据在交通模型和理论优化方面的应用. 相似文献