采用NEO-PI-R对不同类型精神障碍患者人格特征的对照研究

目的研究精神障碍患者在人格维度、人格特质水平及人格模型方面的特征。方法采用NEO-PI-R个性调查表对376例患者及368例正常人进行测试。结果精神障碍患者在NEO-PI-R的五因素人格模型的N神经质、E外向性、C严谨性维度及多个特质层面上与正常组之间存在显著性差异(P<0.001);另外,精神障碍组中精神分裂症、抑郁障碍、神经症、阿片依赖组之间在NEO-PI-R的N神经质、E外向性、C严谨性维度及多个特质层面上也有显著性差异((P<0.001)。结论精神障碍患者病前存在一定的人格缺陷,不同类型精神疾病患者人格特征既存在差异,也有共同之处。     

284．5m大吨位无支架缆索吊装系统主扣塔合用施工技术

195m钢筋混凝土拱桥采用284.5m无支架缆索吊装、斜拉扣挂法施工。受地形限制,考虑到经济、工期原因采用主扣塔合用技术。详细介绍了主扣塔合用技术及主扣塔合用应满足的条件,对同类桥梁施工积累了更多的可供借鉴的理论和实践经验。     

基于大数据分析的桥梁健康状况评价

为确保北京地铁线路桥梁结构的安全性,在地铁5号线部分桥梁上安装实时监测系统;对采集到的梁体应力、位移、挠度及裂缝宽度等数据进行分析,确定温度是影响各监测指标的主要因素,温度与各监测指标线性相关,并得到桥梁各评价指标随温度变化的动态预警阈值。通过仿真计算与实测数据对比,验证各监测指标主要受温度影响,受车辆荷载的影响相对较小。提出由单项评估和综合评估两部分组成的桥梁健康状况评价系统框架,并实现系统的开发与调试。该系统目前基本满足北京地铁桥梁监测需求,且具有实时性强、病变部位定位准确等诸多优点。     

大数据系统在上海轨道交通车辆运维中的初步应用

从建立大数据系统的要求入手,借助在线检测、数据传输、大数据分析及检修方式等手段,建立网络运营管控的大数据统一平台,实现运营、维护及维修综合化。该系统已初步应用于轨道交通车辆设备运维管理中,实现了实时监测列车状态和远程故障的诊断与处理,为状态修提供实时数据支撑,提高了检修效率,从而降低了运维成本。     

基于大数据的城市轨道交通运营故障影响分析系统对客流影响的分析

运营故障影响分析系统基于大数据思想和技术,通过机器学习技术,可对城市轨道交通运营故障数据和客流数据实现采集、存储与处理、建模及呈现,可实现对城市轨道交通运营事件类型的分类及影响时间的推算。介绍了该系统的工作原理,描述了运营故障情况下的客流影响关联模型、故障影响分析方法及故障影响的可视化呈现手段。实例验证了该系统的有效性。     

浅析基于大数据水利工程监管体系构建与应用

大数据技术的不断发展与应用,大幅度推动了其他行业的快速进步。然而在水利工程领域,大多数从业者对大数据技术还比较陌生,尤为不了解基于大数据技术水利工程监管体系的运行原理和应用现状。通过大量调研,在梳理大数据与水利大数据概念基础上,探讨与分析水利工程中大数据监管体系框架的构建与应用情况,发掘目前水利工程中大数据技术应用还偏向宏观框架或侧重单项需求,以期为水利行业人员了解与推动大数据技术发展提供一定参考。     

基于出租车GPS大数据的城市热点出行路段识别方法

连续两个出租车 GPS定位点之间的时空间隔使得乘客上下车的位置必然介于一个线性区间内,据此提出轨迹线密度方法,用于在位置界限模糊的热点出行区域进一步搜索热点路段.利用成都市出租车 GPS数据,借助核密度估计分析出租车上下客位置的时空特性;基于轨迹线密度方法,计算了成都市春熙路商圈的路网密度值,划分路段热点强度,识别出了热点路段的位置,结合实际的出行需求分布完成方法有效性的验证.结果表明,本文所采用的方法能够有效识别出行需求旺盛的城市热点路段,不仅可以为出租车司机寻找客源提供重要的参考,还能够在交通相关部门选择出租车停靠站的位置时提供数据支持.     

船舶AIS大数据资源管理及分析应用架构设计

为充分探索船舶自动识别系统大数据在统计决策和安全监管方面的应用价值,系统性地提出了船舶AIS大数据资源管理与分析应用架构。首先,根据船舶AIS大数据特点,设计了船舶AIS大数据处理流程和存储策略,为后续高效计算提供支撑;然后,提出并实现了基于船舶AIS大数据的船舶轨迹重建算法、断面船舶流量统计算法、船舶进出港区识别算法、船舶航行状态分析算法四种基础算法;最后,基于上述计算方法,将船舶AIS大数据应用于断面流量统计、船舶规范使用船载AIS设备行为监控以及船舶规范执行进出港报告情况监控等场景,结果表明船舶AIS数据在统计决策和安全监管方面具有一定的应用价值。     

通过大数据促进城市交通规划理论的变革

城市交通规划实践需求所产生的拉动力,大数据分析技术所产生的推动力,相关基础学科研究成果所产生的促进力,将推动城市交通规划理论发生变革。在继承传统技术方法的基础上,通过建立在证据理论基础上的决策判断概念框架,将大数据分析技术、模型分析技术和仿真分析技术纳入一个统一的分析模板,通过多维观察角度尽可能全面地表征问题,并将在“适时响应”机制基础上建立规划过程管控模式,这一系列的探索勾画出一个可供讨论的新理论框架的雏形。     

基于手机传感器数据的出行特征提取方法

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.