成都铁路局系统提升卸车能力的研究与实践

针对近年来成都铁路局运输能力日渐紧张的状况,分析影响区域卸车能力的主要因素:通道输送能力、技术站解编能力、货运站作业能力等,提出通过扩能改造通道输送能力,提升枢纽解编能力和货场作业能力,提高卸车综合能力利用率等对策,以全面提升成都铁路局的卸车能力.     

Identifying tourists and analyzing spatial patterns of their destinations from location-based social media data

Reliable travel behavior data is a prerequisite for transportation planning process. In large tourism dependent cities, tourists are the most dynamic population group whose size and travel choices remain unknown to planners. Traditional travel surveys generally observe resident travel behavior and rarely target tourists. Ubiquitous uses of social media platforms in smartphones have created a tremendous opportunity to gather digital traces of tourists at a large scale. In this paper, we present a framework on how to use location-based data from social media to gather and analyze travel behavior of tourists. We have collected data of about 67,000 users from Twitter using its search interface for Florida. We first propose several filtering steps to create a reliable sample from the collected Twitter data. An ensemble classification technique is proposed to classify tourists and residents from user coordinates. The accuracy of the proposed classifier has been compared against the state-of-the-art classification methods. Finally, different clustering methods have been used to find the spatial patterns of destination choices of tourists. Promising results have been found from the output clusters as they reveal most popular tourist spots as well as some of the emerging tourist attractions in Florida. Performance of the proposed clustering techniques has been assessed using internal clustering validation indices. We have analyzed temporal patterns of tourist and resident activities to validate the classification of the users in two separate groups of tourists and residents. Proposed filtering, identification, and clustering techniques will be significantly useful for building individual-level tourist travel demand models from social media data.     

基于分级节点的高速铁路货运动车组开行研究

“八纵八横”高速铁路网货运节点可以利用聚类分析法,依据货运总量、GDP、人口、社会消费品零售总额、快递业务量、线路连接数、城市类别和节点类别等指标划分为4个等级。基于灰色系统预测模型,预测2025年高速铁路货运量,构建数学模型计算保本货运量。依据节点划分、货运量预测、保本货运量结果,计算各等级节点中盈利OD所占的比例,结合日均OD量,分析各等级节点间开办高速铁路货运的可行性。研究表明,在一级节点之间可以开行高速铁路货运动车组专列,在二级节点之间可以开行客货联挂动车组,三、四级节点可以采用捎带运输的方式。     

可伸缩式海工栈桥分类详解

介绍了可伸缩式海工栈桥的主要功能和分类,功能上分为主动补偿和被动补偿型以及其他类型,用途上分为油气行业和风电运维行业应用,尺寸上可分为小型、中型和大型,今后的分类的方法会更加科学和合理,为我国各类可伸缩海工栈桥研发的标准化、系列化提供依据。     

岩爆灾害研究与进展

为阐明岩爆机理,减少岩爆灾害,对岩爆的定义、分类、研究方法、特征、形成条件、预测方法及防治措施进行了系统的阐述。在前人工作的基础上,结合国内外已有的工程实例,对岩爆的时空特征和发生部位的岩性特征进行了剖析,对已有的岩爆研究方法和预测方法进行了合理分类和简要介绍,指出了部分研究方法的不足之处和预测工作的发展趋势。综合现有研究表明:岩爆分类采用的标准各有不同,其研究方法还具有改进的空间;适用于大部分工程的岩爆预测方法仍在探索和完善中;有效的岩爆防治措施有待进一步研究和优化。     

基于改进Mask R-CNN的轨道扣件状态检测方法

为提高轨道扣件状态检测的准确率,基于K均值聚类算法改进掩膜区域卷积神经网络(Mask R-CNN)实例分割算法中的区域建议网络。进行基于改进Mask R-CNN的轨道扣件状态检测方法研究,并将该方法分别应用于普速铁路有砟轨道2个扣件数据集和高速铁路无砟轨道1个扣件数据集上进行轨道扣件状态检测。结果表明:该方法能对普速铁路有砟轨道和高速铁路无砟轨道图像中的扣件状态进行准确检测,扣件的定位准确率和分类准确率平均分别达到97.05%和98.36%,均优于YOLO V3,Faster R-CNN和Mask R-CNN算法;相较于前2种算法,本方法对普速铁路有砟轨道扣件状态检测的优势更为明显。     

快速公交系统（BRT）规划模式分类研究

文章通过汇总已建的城市快速公交系统的数据,从投入成本和预期达到的客运量两方面因素入手,将快速公交规划模式分为库里提巴模式、波哥大模式、鲁昂模式及厦门模式,并对这四种模式的特征及具体内容进行了详细阐述,为城市快速公交系统规划提供理论依据。     

中国船级社发展的体制和政策环境思考

中国船级社作为类行政组织在我国从计划经济向市场经济转轨时期具有重要地位和作用,在其发展中面临着来自体制改革、法制建设、风险责任、竞争与国际化进程和诚信观念等方面的困难与挑战;中国船级社应建立有限责任风险结构体系,进一步完善管理体制、运作机制和工作模式,适时调整业务结构,改革管理模式,实施规模经营战略。     

汽车钣金件镀锌板应用研究

在整车开发中,车身防锈对于整车品质和市场定位起着决定性的作用。通过对前期开发车型易锈蚀部位调查,需对车门、地板、机盖及加油口等各个组成部分进行防锈控制。文章主要针对汽车钣金件镀锌板应用进行阐述,分别从镀锌板的分类及应用、优缺点及选择确定原则3方面深入研究,并对车身易锈蚀部位进行系统分析和控制,延长钣金件使用寿命,提高整车品质。     

广西高速公路联网收费管理系统的开发探讨

文章针对广西高速公路联网收费管理系统中的清分结算问题,特别是数据传输和业务逻辑分层处理难题,采用B/S结构模式和基于消息中间件的数据传输技术来进行联网收费管理系统的开发实现。所开发的联网收费管理系统在广西高速公路网管理应用中运行稳定,性能可靠,具体较高的实用价值与技术参考价值。