公共自行车使用时空特性挖掘及租还需求预测

基于宁波市公共自行车刷卡数据、POI(Point of Interest)数据、气象和空气质量等数据，从数据驱动视角，深入挖掘公共自行车使用的时空特征及站点租还车需求预测。在时间上，采用KMeans算法，将站点聚为5类，探讨各类站点的时变需求规律及影响因素；在空间上，提出基于POI 数据的站点用地类型识别方法，将站点分为居住类、交通设施类、办公类和商业休闲类。构建以 15，30，60 min 为间隔，以租还车需求为目标变量的随机森林预测模型，并与常用的 BP (Back Propagation)神经网络、K最近邻方法进行比较。结果表明，随机森林模型的精度更高，适用性更强。以30 min为间隔的站点租还车需求预测精度最高，考虑站点土地利用类型后能有效提高模型的预测精度。本文结果可作为未来站点平衡调度的依据并推广应用于共享单车系统，为改善服务水平提供技术和理论支撑。     

给豪华以智慧——VOLVO VCC概念车

VOLVO(富豪)汽车公司在本届日内瓦车展展出了超豪华智能概念车VCC。谈公司战略性创意设计总监J．D德拉维格表示，VCC所代表的设计宗旨，就是把对顾客的诱惑力集中地体现在VOLVO汽车公司将要开发的V型系列汽车上。     

张拉锚跨丝股法在云南澜沧江悬索桥施工中的研究与应用

澜沧江悬索桥主索鞍与塔顶固结，施工过程中不采用常规的预偏索鞍顶推处理，而采用全新的张拉锚跨丝股的方式消除塔顶水平位移，达到控制主缆线形及主梁线形、塔顶水平位移及丝股应力的目的。