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131.
为提高多机场旅客吞吐量预测的准确性,简化预测流程,将“手肘法”与高斯混合模型(GMM)系统聚类法结合对多机场系统中的个体进行细化分类。采用面板数据模型分析各变量对不同规模、不同定位的机场旅客吞吐量影响程度,针对不同类型机场建立相应的面板数据吞吐量预测模型,再根据后疫情时期民航业发展现状建立疫情影响因子修正模型,并对预测结果进行修正。以江苏省9个机场的旅客吞吐量分类预测为例,预测结果显示:GMM算法的机场分类效果评价指标CH值为98.732、轮廓系数为0.671 5,较K-means算法分别提高8.3%、69.5%;DB值为0.998 1,较K-means算法降低7%,即GMM算法所得聚类簇内样本间距更小、分类效果更优。模型对9个机场的旅客吞吐量预测误差均介于1.58%~3.95%之间,预测误差波动小、精度较高,具有良好的拟合效果,可用于多机场客流量同步预测。 相似文献
132.
针对北京市地下水位上升导致的地铁结构渗漏问题,如何科学合理地对北京地铁渗漏进行治理及防控成为当前研究的关键。从既有地铁结构渗漏风险识别、风险评价和风险应对策略 3 方面,对北京地铁既有结构渗漏风险防控技术体系进行系统研究与分析。首先,从风险识别入手,对引起渗漏病害的因素进行全方位分析;然后,在风险识别研究的基础上进行风险评价,将地铁渗漏病害按照定性和定量的方法对区间和车站结构进行分类分级,给出渗漏等级 A、B、C 和 D,并提出应急及常规治漏措施;最后,提出相应的渗漏风险应对策略,包括应急处置和一般渗漏治理。研究内容以期为类似地铁结构病害治理体系提供理论参考和技术支撑。 相似文献
133.
近三年的新冠肺炎疫情给我国经济和社会生产生活带来巨大影响,各行各业受到冲击,城市居民的交通出行需求和出行方式也在疫情应对政策变化中不断调整。受新冠病毒传播特性和疫情防控政策的变化性影响,城市公共交通客流出现断崖式下降。本文从疫情影响公交运营组织着手,分析疫情下的公交客流变化,提出如何在保证社会效益和经济效益的基础上开展公交运营组织。同时结合疫情对全社会的影响,把不利条件合理利用,提出了公交运营组织的调整建议,以供行业参考。 相似文献
134.
新冠疫情持续蔓延对海员群体的正当权益产生了重大影响,安排船员换班成为目前航运业面临的重大挑战之一,因船员换班困难造成的船舶缺员将是不可避免的.而船舶缺员对船舶运营将造成一系列负面影响,严重时将直接导致船舶不适航.本文参照国际公约、国内法规结合船公司派员管理及船舶日常操作对船舶缺员情况以及如何应对进行探讨总结,给出解决目... 相似文献
135.
136.
新型冠状病毒肺炎传染性极强、隐匿性高,严重危害人类健康,同时也给医院安保工作带来了极大的挑战。针对大型综合医院的业务实际,保卫部在疫情防控工作中积极应对,对院内风险区域的等级进行划分,制定了相应的安保防范策略。本文在完善已有的安保管控体系基础上系统梳理了重大突发公共卫生事件的应急管理策略,探讨了疫情期间如何科学部署人员及妥善规划风险患者诊疗流程的应急管控措施,旨在为疫情下确保大型综合医院医疗接诊秩序的稳定提供参考。 相似文献
137.
自2021年12月9日,西安市暴发新一轮新型冠状病毒肺炎(简称新冠肺炎)疫情以来,全市乃至全省卫生系统的重大突发性公共卫生事件响应能力迎来了重大考验和严峻挑战。西安交通大学第一附属医院(以下简称“西安交大一附院”)作为西北地区规模最大的委管大型综合性三甲医院,在国家卫健委和省市各级卫生行政机构的指导与指挥下,针对此次疫情德尔塔毒株传播快,多条隐匿性传播链的特征,在“一手抓疫情防控、一手抓医疗服务”的工作原则和“新冠肺炎与出血热双疫情”的防控态势下,基于“4R”危机管理理论,经过科学、有序、规范的防控以及医疗工作实践,为尽快控制本轮疫情,恢复正常生产生活贡献了“西安交大一附院模板”。在此过程中,西安交大一附院完善了已有的疫情防控管理体系,提升了疫情防控的管理水平。本文兹对这一管理体系的理论基础、运转方式、实践效果等加以说明和总结,以期沉淀出新的防疫经验。 相似文献
138.
139.
新型冠状病毒肺炎(coronavirus disease 2019, COVID-19)简称新冠肺炎,是一种传播速度极快的新发传染病,自暴发至今,全球疫情形势仍然严峻。作为综合性三甲医院,除履行救治新冠肺炎患者的职责外,更要严格控制院内传播风险,保障医务人员、普通患者及陪护人员的生命健康安全。这对医院的常规工作流程,包括人员管理、制度建设、物资与后勤保障、感染控制等各方面均提出了前所未有的挑战。本文从总结医院后勤保障管理经验角度切入,旨在探索医疗机构对新冠肺炎疫情的应对策略。 相似文献
140.
远洋船舶作为浮动国土,疫情防控面临各类风险考验,必须从传染源、传播渠道、易感人群三个要素着手,坚持人、物、环境、制度四个维度,推行全过程可追溯闭环管理防控策略,织密织牢疫情防控网,坚决遏制疫情在远洋船舶的蔓延,确保船舶船员身体健康和绝对安全。 相似文献