一种新型抗多途信号时空关联专家判据

针对水声多途信号干扰导致同步式水声定位系统出现测量假值的难题,提出了利用信号的时空关联规律提取有效信号的专家判据.试验数据处理结果表明,采用该判据可剔除全部的多途干扰信号,并提取出全部的有效信号,确保了同步定位测量样本的质量.     

动力湿化作用下粗粒土高路堤渗流场时空演化模型试验

为了研究动力湿化作用下渗流水在粗粒土高路堤内的迁移特性,自主研发设计制作一种室内喷洒降雨装置及车辆动力荷载模拟装置,开展动力湿化作用下粗粒土高路堤渗流场时空演化模型试验,从时间和空间2个角度描述渗流水在路堤内的迁移特性,然后根据模型试验结果,建立粗粒土渗流场时空演化机制,揭示动力湿化作用下的粗粒土高路堤边坡渐变失稳发育机理。研究结果表明：基于相似理论,开展粗粒土高路堤渗流场时空演化模型试验可以较为真实地反映粗粒土高路堤在动力湿化作用下渗流水的迁移特性;动力湿化作用下,湿润锋首先在路堤边坡表面形成,并逐渐从边坡表面向内部拓展,在坡顶处的拓展速率较小,坡脚处的拓展速率较大;受湿润锋演变规律的影响,路堤边坡监测点负孔隙水压力逐渐减小,体积含水率逐渐增大,坡前应力逐渐增加,位于坡脚浅层区域的应力增加速度较快;依据渗流水的迁移规律,将渗流影响范围内的土体自上而下分为浅层暂态饱和区、渗流水填充区及渗流水湿润区;在动力湿化作用下,粗粒土高路堤边坡将逐渐产生沿坡脚深层滑移的渐变趋势。     

基于GIS的网约车乘客安全状态监测模型研究

为提供网约车乘客及时可靠的救险援助,防范网约车司机侵害乘客案件的再度发生,研究基于"潜在危险区域"的多参数安全状态监测模型.从地理时空角度,分析案件发生的区域和时间特征,基于其时空规律,提取城市"潜在危险区域",构建车辆OD距离、异常速度、行驶时间等因子,同时结合乘客信息,实时综合分析乘客安全状态.以南通市港闸区为例,以出租车轨迹、兴趣点、OSM开源路网以及城市影像等作为实验数据,实验结果表明,模型能够有效监测出车辆在"潜在危险区域"内行驶时车辆的异常行为,当不设立"潜在危险区域"时,模型能够准确地识别出司机的异常驾驶,如绕行、异常停止等,实验精度达到92.06%,其中绕行判别精度为90.57%,异常停止判别精度为100%,证明研究的模型能够取得较好的监测效果.      

基于云架构的智慧港口时空地理信息共享服务平台研究

港口是交通运输重要枢纽和现代物流体系重要节点,对港口服务供应链上的各种时空信息进行感知、传递、整合和分析成为智慧港口建设的关键。针对多源、异构、海量港口时空地理信息的管理和服务难题,文章提出了基于云架构的智慧港口时空地理信息共享服务平台架构体系、功能及应用模式,并以中国北方某典型港口为例,介绍了基于云架构的时空信息地理共享服务平台的建设实践。文章的研究对于提升港口服务效能,指导各地智慧港口建设有重要意义。     

基于长春市浮动车数据的城市交通运行状态分析

为了掌握长春市道路交通运行状态,通过提取出租车GPS信息作为长春市浮动车数据源,以长春市浮动车原始数据为基础,探讨浮动车数据采集与处理的方法,并与长春市现状道路模型进行地图匹配。通过拥堵感知数据分析和浮动车速度数据分析两种方法互相校验确定各等级道路阈值,对长春市路网速度进行时空特征分析。数据表明:除极端天气可能导致大面积、系统性拥堵外,长春市道路交通拥堵主要表现为局部时段和局部区域,并有扩散的趋势。此外,探讨了目前长春市浮动车数据的不足及下一步研究方向,为相关部门政策制定提供数据支撑和决策依据。     

广州市地面塌陷特征与防治对策的研究

研究目的:本文在对广州市地质灾害调查与区划成果研究的基础上,进一步分析和探讨地面塌陷形成类型、分布特征、诱发原因,并提出预防措施与对策。其目的为采取主动防治措施,避免和减轻致灾地质作用给人民生命财产造成的损失,维护社会稳定,保障生态环境安全,为国民经济可持续发展提供科学决策依据。研究结论:近30年来广州市地面塌陷呈波浪式上升态势,有较明显的时空分布规律性。人为因素和强降雨是地面塌陷的主要诱发因素,每年集中发生在汛期4～10月份;岩溶塌陷主要分布在广花盆地内的花都区、白云区和从化市等隐伏岩溶区,工程地面塌陷主要分布在广州市主城区;地下工程的挖土和抽排地下水都直接引起地面塌陷,一般与工程量和工程强度成正比。统筹规划、科学选址,结构调整、合理布局是地面塌陷的防治措施与对策。     

世博会期间上海轨道交通客流的时空特征研究

在2010年世博会期间,上海地铁采取了一系列服务措施,如开通涉博线路和车站、开通13号世博专用线、延长地铁各线运营时间等,为世博客流和日常通勤客流提供了有力的交通保障.从时空特征角度,分析比较世博前和世博期间上海轨道交通的客流情况,结果表明:各涉博车站客流分布不均匀,且世博客流对上海轨道交通客流的影响不仅局限于涉博车站...     

考虑时间窗的定制公交线路时空分层优化模型

研究定制公交线网布局及调度优化对增强公交系统吸引力, 提高乘客出行效率具有重要意义。针对定制公交乘客需求点在时间和空间上分布离散的特点, 构建了考虑时间窗的定制公交时空分层优化模型, 并设计遗传算法对模型进行求解。通过渔网与核密度分析对需求点在时间和空间上进行了热点识别, 并实现热点区域聚类分析以及合乘站点分类。基于合乘站点集合, 综合考虑公交容量、线路长度、乘客出行距离构建了线路空间优化模型, 以乘客的时间花费最小作为优化目标构建了线路时间优化模型。以济南市城区定制公交为例对模型的性能进行评估, 案例结果表明: 模型优化后的线路方案, 乘客平均服务覆盖率可达96%, 服务区域内每个时段的单个乘客的平均节省时间为15 min, 公交的平均满载率为90%。