城市轨道交通附属资源的商业化开发

城市轨道交通附属资源商业化开发所产生的资源性收益可以有效弥补其公益性服务所产生的效益外部化.结合深圳地铁的经验,介绍了城市轨道交通附属资源的分类,分析了附属资源商业化的积极作用以及附属资源商业化过程中应重点关注的问题.城市轨道交通因其公共产品的属性,存在政策性的经营亏损,因此,附属资源的商业化开发是城市轨道交通可持续发展的重要支撑,需要高度重视,深化研究.     

从运营角度分析城市轨道交通建设阶段需重视的问题

分析了城市轨道交通网络化运营面临的主要问题,从运营角度提出了建设阶段必须关注的总体设计、标准化设计、国产化和信息化等问题。分析了忽视这些问题对网络化运营的安全性、可靠性和效率的影响,阐述了总体设计、标准化设计、国产化设计和信息化设计在建设阶段应关注的重点。     

施工点临时交通标志对城市交通的影响分析

临时交通标志作为城市道路交通系统的一种重要安全管理设施,其设置合理与否将直接影响到城市道路的交通安全。实践证明,舍理设置施工点的临时交通标志可以有效地组织交通流,提高通行能力,预防交通事故,缓解交通拥堵,减少驾驶员出行时间,节约能源,减轻污染,美化道路交通环境并提高城市品位。     

非完美信息下京津冀区域物流设施选址研究

针对大规模物流设施选址问题,本文构建了非完美信息下设施可靠性选址的连续逼近模型.该模型不仅考虑了设施存在损坏的可能性,而且考虑了由于信息缺失顾客无法获得设施状态且存在返回出发地的行为.由于该模型的结果无法直接确定设施选址点,因此采用Disk算法对该模型的结果进行离散化,获得物流设施选址方案.以京津冀区域物流设施选址为例,验证了该模型有效性并对设施布局特性进行了分析.最后,通过灵敏度分析探讨了不同参数对京津冀区域物流设施选址的影响.     

基于完全信息条件下的港口竞争合作静态博弈分析

在激烈的竞争中,港口采取不同的策略不仅关系到自身的利润获得,同时也对其他港口的利润产生一定程度上的影响.在完全信息条件下构建了港口竞争合作静态博弈模型,寻求该博弈模型的Nash均衡,并且分析了不同参数的变化对该模型结果的影响.研究表明,港口服务替代率是影响港口竞争合作决策的主要因素.     

海事地理信息系统的设计与初步实现

海事地理信息系统是在计算机硬件和软件支持下,对空间信息进行存储、查询、分析和输出,并为用户提供决策支持的综合性技术。它能直观地显示重要的统计分析、专题信息,具有强大的辅助分析、决策能力。在介绍了GIS、B/S和C/S结构的技术特点的基础上,探讨了海事地理信息管理系统的结构设计、功能设计和数据库设计,并对系统进行了初步实现。通过对海事地理信息系统的建设,制定海事地理信息标准规范,当前的许多应用系统以及将来要建设的系统都可以而且应该在海事地理信息系统的基础上进行结合、扩展,充分发挥空间地理信息为信息化建设带来的巨大优势。     

基于资源节约的企业评价指标体系探讨

企业评价是一种目标导向性活动。面对资源日趋紧张及环境日趋恶化的形势,满足可持续发展和环境治理的要求,对企业的评价应体现其资源的利用效率,因此文章首先提出并论证了构建资源节约导向型的企业评价指标体系的必要性。其次,将企业资源划分为土地、能源、水资源和矿产资源,并从资源占用、资源节约、资源回收利用方面探讨了指标体系的构建方法,给出了基于资源节约的指标体系。最后应用改进后的主成分分析法对该指标体系进行评价,克服以往评价方法客观性不强的缺点。     

船体分段制造质量信息追溯及软件实现

针对船舶企业在质量管控过程中对船体分段制造质量信息追溯的实际需求,提出质量信息追溯的技术方案和解决方案,并阐述船体分段制造质量信息追溯软件的设计思路和功能.该软件通过对原材料及相关证书信息、组件信息、焊缝及焊接实名记录信息的管理,完成原材料信息和焊缝信息追溯,并提供其他人性化的查看和快捷导出、下载等功能,方便其他系统对...     

基于随机价格时间博弈的列车队列稳定性模型验证与控制策略优化

为保证列车队列运行安全并提高队列稳定性,研究了列车队列稳定性模型验证与控制策略优化问题;基于车-车通信的列车队列采用等空间间隔、等时间间隔和变时距3种控制策略,利用随机价格时间博弈自动机,建立了包含领航列车和跟随列车的队列控制模型,分析了模型的队列稳定性;在保证列车运行安全的前提下,以列车的相对位置差、相对速度差和时间间隔差为成本函数,通过队列随机价格时间博弈自动机模型获得控制策略集;利用Q-Learning方法得到队列的最优驾驶策略,验证队列运行的安全性和稳定性;结合列车运行追踪场景,进行队列的稳定性分析。仿真结果表明：通过形式化验证,采用3种控制策略下的队列安全性得到了保证;通过随机价格时间博弈控制、协方差优化控制和Q-Learning方法对比PID控制,等空间间隔策略下的队列稳定性误差最大值分别减小到了0.19%、0.18%和0.11%,等时间间距策略下的队列稳定性误差最大值分别减小到了30.21%、10.34%和9.24%,变时距策略下队列稳定性误差最大值分别为118.27%、56.09%和39.67%,可见,采用Q-Learning方法的随机价格时间博弈理论能在安全前提下提高列车队列稳定性。     

论网络信息资源管理

在介绍网络信息资源含义和特点的基础上,从多层次对网络信息资源进行阐述。