长江下游安庆复式分汊河段整治关键部位研究

分汊型河道是冲积平原河流中的常见河型,分汊型河段与单一河段的最大不同是分汊型河段具有两汊或多汊过流,分流区和汇流区的水沙具有与单一河道不同的运动特点,并容易因分汊口门的放宽,水流分散,泥沙在此淤积造成水深不够,产生碍航问题。分汊河型又包括很多不同类型,其中对复式分汊型河段航道问题的研究较少,整治技术也不成熟。以长江安庆复式分汊河段为研究对象,采用河工模型试验研究与实测资料分析相结合的方法,在分析安庆河段水流运动规律的基础上,探讨了不同整治部位实施工程的效果,通过综合比较提出了安庆复式分汊河段的整治关键部位。     

基于DEA 的山东省港口与区域经济的协调发展

在分析港口与区域经济互动发展的基础上,构建了基于DEA模型的港口城市经济和港口有效性的横向评价模型及随时间动态变化的港口与区域经济互动的纵向评价模型。横向评价结果表明:青岛属于港口和城市经济双有效城市;威海属于城市经济有效,港口无效型城市;烟台和日照则属于双无效城市;各港口发展程度各异,全省经济发展不平衡,存在着较大的地区差异。纵向评价结果表明:2000—2009年港口与区域经济未能实现系统双向有效协调。在此评价基础上,提出了促进山东省港口与区域经济协调发展的针对性战略举措。     

环保公共服务均等化评估与地区差距分析

本文试图建立环保公共服务均等化评价指标体系,对我国环保公共服务均等化的现状进行深入分析和研究,准确把握地区差距的结构性特征。研究发现,环保公共服务的不均等从整体上看主要是东部与中西部地区的明显差距,投入和资源的不均等最为突出。因此,中西部地区环保公共服务的严重滞后是影响环保公共服务均等化的重要因素。     

小清河口冲淤演变规律研究

通过大量实测资料的比较,分析河口海区泥沙来源、冲淤演变规律及河口分汊与摆动原因,提出通海航道选线方案.     

河道旁路处理技术应用探索与工程实践

河道旁路处理技术在我国水环境治理中的应用日益广泛,选择合适的河道旁路处理工艺是首要步骤,直接影响污染物去除、占地面积、工程造价、运维费用、生态景观等。现总结主要河道旁路处理技术,进行比较和分析,并结合华东地区某水系旁路人工湿地处理工程实践,总结和分析旁路人工湿地工艺设计特点、运行效果及优势等,总结相关工程设计经验,以期为相关工程实施提供参考。     

抢抓机遇，加快辖区公路建设，为县域经济发展服务

按照市场经济的思维方式,抢抓机遇,不等不靠,采取多渠道、多形式筹措资金,加快辖区公路建设步伐,为地方经济建设服务。     

襄阳汉江沉管隧道设计关键技术北大核心CSCD

基于襄阳汉江沉管隧道的工程设计实践,针对该隧道强冲刷、强透水地层深厚、防洪要求高等特点,对隧道平纵布置、管节及接头止水结构、干坞选型及结构、沉管基础及回填、沉管最终接头及对接端止水结构等进行了研究。结果表明:(1)内河沉管隧道采用长距离双轴线干坞布置方式,通过格形地下连续墙、超深落底式帷幕、地下连续墙预应力锚索垂直支护和混凝土封底组合技术解决了强透水地层深基坑支护及隔水难题;(2)采用全断面顺浇技术进行整体式管节预制,实现了管节接头止水设施的全国产化;(3)在内河沉管隧道采用高精度浮式整平先铺卵石基础,并提出了强冲刷区管顶防冲保护解决方案;(4)采用了不设独立止推构造的陆域最终接头,并针对工程需求设置了大直径锁口钢管桩配合外侧止水墙的对接端支护结构及分片整体吊装双壁钢围堰二次止水结构。     

杭甬运河绍兴段建设浅议

杭甬运河绍兴段的建设对绍兴市经济发展的推动起着举足轻重的作用。开通后的杭甬运河将对绍兴水运业产生良性影响,促进运河商业经济带的逐步成型,为绍兴水运经济的发展、运河商业经济的发展带来契机。为了让杭甬运河更好地发挥它的经济和社会效益．文章在分析了杭甬运河对绍兴影响的基础上提出了一些政策性建议。     

求解区域公交车辆调度问题的蚁群算法研究

本文待区域公交车辆调度问题为"部分班次被一辆车完成"的集合划分问题,考虑车场容量、允许车辆加油及每辆车任务可靠度不低于某值等现实因素,建立以车辆数、车辆等待和空驶时间最小为目标的混合整数规划模型.根据问题特征,设计求解该问题的蚁群算法,在构建人工蚂蚁随机游走的图基础上定义解构建规则、信息素和启发式信息等.最后,通过一个...     

基于随机森林算法的内河船舶油耗预测模型

准确的船舶油耗预测模型是船舶实现各项航行优化措施的基础.以长江干线某旅游船为研究对象,通过安装信息采集系统获得了大量的船舶实时营运数据.通过理论分析得出影响船舶油耗的主要因素为风速、风向、水深、水流速度和船舶航速;改进了随机森林建模时参数的设置方法,提出一种变量的重要性测度方法;对去噪处理后数据进行系统抽样并进行归一化处理,得到建模的样本数据;把样本数据按0.7∶0.3的比例随机分为训练样本和测试样本,对训练样本采用随机森林(RF)算法建立油耗预测模型;通过模型预测测试样本的油耗值,与实测数据对比,结果显示预测误差低于6.8%,优于BP神经网络与支持向量机(SVM)的预测结果;分析模型中各变量的重要性顺序为:航速>水流速度>水深>风速>风向,利用偏相关分析得到了单个因素与油耗间的定量关系.