基于BP神经网络的绿色供应链优化研究

利用BP神经网络算法能够依据输入的参数和网络模型中影响因素的不同而输出不同信息的特性,可以对绿色供应链进行优化。为了提高企业的经济效益和绿色效益,从BP神经网络绿色供应链模型、试验数据验证及模型仿真等视角对基于BP神经网络的绿色供应链优化展开研究,对相关问题有一定的参考意义。     

运营地铁高架线路拆除道岔及调节器技术方案研究

在运营地铁高架线路上开展轨道改造施工,时间紧、工效低、安全风险高。为了在保障安全的前提下提高施工效率,以武汉轨道交通1号线循礼门站—大智路站区间拆除道岔及调节器为例,对轨道改造技术方案进行研究和探讨,重点研究如何在不中断运营的条件下,利用既有的扣件钉孔位,对道岔和调节器进行拆除并换铺新扣件,同时与现有的线路条件及轨道设备相匹配,对规范施工工艺和保证施工安全具有一定的指导意义。     

新基建体系支撑下的城市轨道交通运维模式刍议

当前以大数据等新兴信息技术为主导的城市轨道交通运维创新方案探索不断呈现.从当前政策形势、需求痛点、总体原则、应用场景等多个方面,对新兴信息技术在城市轨道交通行业的合理适配进行了分析.提出了以降本增效为宗旨、以组织管理为核心、以顶层设计为先导的城市轨道交通企业新型运维模式建设思路.     

地铁运营线路道岔区整体道床沉降病害综合整治策略研究

为了安全、高效地解决整体道床沉降问题,针对地铁运营线路不同沉降期的道岔区整体道床沉降病害提出建立整体道床沉降监控平台、在道床沉降尚未稳定期间设置弯折特制铁垫板调高扣件、待道床沉降稳定后进行“注浆修复、机械抬升+注浆修复、凿除岔枕重新浇筑混凝土平台”等综合整治策略。研究成果可供地铁运营线路道床沉降病害整治作为参考。     

下一代网络(NGN)与移动IPv6

下一代网络(NGN)是目前网络发展的趋势,是今后通信业务和互联网业务的核心,其核心承载将使用IPv6技术。作为IPv6内在组成部分的移动IPv6技术,对于下一代网络,尤其是对于下一代移动通信网络,有着极其重要的影响。通过移动IPv6技术,可以各种接入方式,将宽带、移动互联网和现有的无线系统等都无缝地集成到IP层,通过一种网络基础设施提供所有通信和信息服务,即是下一代网络发展的方向,也是移动IPv6的核心优势。     

国内沿海自动化集装箱码头关键技术发展趋势

1993年世界第一个自动化码头ETC-Delta建成并成功运营逐步掀起了自动化集装箱码头建设的浪潮,但主要集中在欧洲、北美洲等劳动力成本昂贵、技术较发达的地区.直到2016年,厦门远海码头实现自动化改造并投产,打破了国内自动化集装箱码头发展的空白,国内自动化集装箱码头的发展在开局便驶入快车道,次年青岛港自动化集装箱码头...     

沈山高速公路局域路网交通现状及运营风险饱和度分析

以沈山高速公路局域路网为研究对象,首先对局域路网的交通现状进行分析,基于局域路网运营风险饱和度模型,对沈山高速改扩建项目影响区域路网运营风险饱和度进行计算,提出在局部分流中只考虑小流量短时分流,在改扩建交通组织中重点向剩余容量大的路段分流的措施建议。研究成果可为交通量分析预测和施工期交通组织方案提供参考。     

智慧园区建设的战略思路

智慧园区的建设对国家构建具有韧性和柔性的供应链具有重大战略意义。现阶段我国园区发展处于从物理园区向智慧园区转型的关键阶段,通过数字化转型解决提升园区资源配置效率和整个行业服务水平,是现阶段园区发展的当务之急。本文以智慧园区的建设实践和研发经验为基础,分析了我国园区发展的现状和趋势,阐述了以数字化转型构建智慧园区平台的理念、目标、关键要素及战略价值,并展示了应用实例,为以智慧园区推动实现供应链全程的数字化和可视化和物流行业降本增效具有启示价值。     

约束可松弛的网络绿波模型

为解决区域交通信号协调控制领域中常规网络绿波模型可行域窄或无解的问题,提出了约束可松弛的网络绿波模型。应用混合整数线性规划方法构建模型,以所有路段双向绿波带宽加权和最大为优化目标,利用约束松弛方法,将干线约束和网络外圈闭环约束转变为可松弛的不等式约束。模型针对每条路段引入了0~1二元变量,表示路段的绿波是否被打断。通过模型求解,获得网络中必要的松弛路段,并打断相应的路段绿波,去除外圈闭环约束,以扩大可行域并找到最优解。算例对不同控制方案下提出的模型和其他绿波模型的绿波优化结果进行比较分析。算例显示,当网络各个交叉口采用同一化控制方案时,易于在不打断任何路段绿波的条件下找到最优解。此时,所提出的模型的解和常规网络绿波模型的解等价。当网络各交叉口采取差异化控制方案时,常规网络绿波模型无可行解,Gartner网络绿波模型仅获得非最优的可行解,而所提出的模型能够获得全局最优解。算例中只有1条路段的绿波被打断,而网络的其他路段均获得有效绿波带,且任意相交的干线绿波能够合理协调。算例优化结果表明：所提出的模型优于常规网络绿波模型和Gartner网络绿波模型,更适合复杂的城市交通网络信号优化设计。     

大型邮轮人员感染新冠肺炎风险评估方法

为快速识别大型邮轮上感染新冠肺炎的高风险人群,避免疫情在邮轮上的社区传播,提出了一种基于数据驱动的大型邮轮新冠肺炎风险评估贝叶斯网络模型.结合《新型冠状病毒肺炎诊疗方案》(第七版)和确诊病例数据确定了大型邮轮人员感染风险评估模型的影响因素;从接触史和临床症状2个主线确定了感染风险的贝叶斯网络结构;通过建立改进的IF-THEN规则库,确定了"风险程度"节点条件概率表,并利用M类节点的逻辑关系确定节点概率,从而构建了大型邮轮人员感染新冠肺炎风险的评估模型;利用500条历史数据对构建的模型进行了验证,采用灵敏度分析识别主要影响因素.结果表明,该模型的预测精度为81%,且模型结构符合贝叶斯3项准则要求.研究结果可在不进行医学检测情况下对高风险人群准确预测,为大型邮轮早期干预新冠肺炎传播提供理论和方法支撑.