新工科背景下“交通数据处理分析”课程思政建设思路探索

文章旨在探讨新工科背景下“交通数据处理分析”课程如何实现思政建设思路。在新工科背景下,交通数据处理与分析技术在城市交通管理和规划中扮演着重要角色,而思政教育则旨在培养学生的社会责任感和正确的价值观。文章首先分析了新工科背景下“交通数据处理分析”课程思政建设的必要性,给出了新工科背景下该课程的发展趋势及思政建设目标;基于此目标提出了课程内容思政元素,并提出了通过问题导向学习、合作学习和案例教学等教学方法,将思政元素融入到实际交通数据处理与分析中,实现思政教育的全过程融入机制。文章对于如何利用“交通数据处理分析”课程引导学生增强其社会责任感,将其培养成具有全面素养和社会担当的优秀人才有着较好的借鉴意义。

时变路网下考虑碳排放的需求响应型公交调度优化模型

以往对需求响应型公交的研究中,鲜有考虑到时变路网、碳排放等因素对车辆调度的影响,需要对现有研究的局限性进行改进。针对当前“双碳”背景下存在传统燃油公交与电动公交混合运行的现状,结合两者特性分别给出约束条件、成本和碳排放测算方法,建立包含延误时间、碳排放和运营成本作为优化目标的调度优化模型,并提出了自适应遗传-萤火虫算法用以求解该模型。实验结果表明:a)所提算法改善了传统遗传算法中易陷入局部最优的问题,在基于仿真路网的实验中能使目标函数减少9.1%,平均车辆使用数、平均途经节点数和平均行驶里程数分别减少了0.3辆、4.9个和104.57 km,提高了求解精度;b)模型考虑碳排放影响最高能减少9%的碳排放量,运营成本降低2.9%;c)动态阻抗下的车辆调度方案既贴近实际情况,又能同时降低7.5%的碳排放以及节约5%的运营成本;d)电动公交的引入能得到显著的碳减排效果,但由此带来的成本上升也是不容忽视的。

考虑客户满意度的车辆路径优化及其算法研究

针对当前车辆路径问题中较少考虑客户满意度的情况,构建了基于模糊时间窗的车辆到达时间满意度函数和货物运输时长满意度函数,以最大化客户满意度和最小化配送总成本为目标建立VRPCCS数学模型.为了求解该问题,考虑到传统遗传算法存在依赖初始解、收敛速度较慢、容易陷入局部最优等缺点,设计改进的遗传算法与大规模邻域搜索算法相结合的混合算法进行求解,通过选取算例并与传统遗传算法进行对比,验证了模型和算法的可行性和有效性.实验仿真结果表明考虑客户满意度的物流配送方式不仅能够有效提升客户满意度,也能够降低物流企业配送成本以及车辆空载率,对于物流企业的车辆配送路径决策具有一定的参考意义.

考虑实时订单更新的拼车调度双层规划模型

针对订单实时更新的实际情况,为仍有待完成订单的司机持续分配任务,在保证司机收益增加的同时,提升拼车平台的派单效率。在考虑拼车系统服务质量与运行成本的基础上,基于平台角度构建了以司机总收益最大化为目标的双层规划模型,并给出求解该模型的双层算法:底层模型对拼车路径进行规划,设计改进的遗传算法求解;上层模型决定订单分配的顺序,通过贪心算法调用底层模型,比较收益变化后得到最终的调度结果。通过具体算例对模型进行验证,结果表明模型能够较快求解出订单匹配结果及行驶路线,说明了模型的可行性及算法的有效性,且计算结果能够反映实际场景。对比实验结果表明,模型在满足提升司机收益的基础上,能有效减少延误时间及降低行驶距离,对于实时订单更新场景下拼车调度问题的相关研究具有积极的参考意义。

2型糖尿病合并骨质疏松症患者循环miR-146a表达及其与RANKL/RANK/OPG的相关性

目的:本研究旨在探讨循环miR-146a-5p在2型糖尿病(Type 2 Diabetes Mellitus,T2DM)合并骨质疏松症(OP)患者中的表达及其诊断价值,并探讨其与RANKL/RANK/OPG的相关性。方法:本研究于2021年12月至2023年2月期间从医院招募了84例T2DM男性患者(伴有OP 54例,无OP 30例),采用qRT-PCR法测量血浆中miR-146a的表达水平,采用ELISA法测量血浆中OPG和sRANKL的表达水平。结果:T2DM合并OP组的miR-146a和OPG血浆水平明显降低,而sRANKL水平显著高于T2DM组。单因素logistic回归分析显示,体质指数、糖尿病病程、C肽、miR-146a、sRANKL和OPG都是T2DM患者发生OP的影响因素。多因素二元logistic回归分析显示,只有miR-146a是T2DM合并OP的独立影响因素。miR-146a与OPG的表达水平呈正相关(r=0.4733),与sRANKL的表达水平呈负相关(r=-0.4518)。miR-146a(AUC=0.920)、sRANKL(AUC=0.870)和OPG(AUC=0.841)的ROC曲线分析显示,它们在T2DM患者的OP诊断中具有良好的诊断效能。结论:T2DM合并OP患者血浆中miR-146a表达降低。miR-146a在T2DM合并OP的诊断中的诊断效能、敏感性和准确性均优于sRANKL和OPG,可作为T2DM合并OP的生物学诊断标志物。

碘量法-火焰原子吸收光谱法测定废电路板树脂粉中铜

废电路板剥离出的树脂粉中含有较高含量的铜,铜的测定多采用碘量法测定,而树脂粉中锡含量较高,同时含有大量的有机树脂,现有方法中同时消除树脂粉及锡对铜滴定干扰的分析方法研究应用较少。实验提出碘量法和火焰原子吸收光谱法联合测定树脂粉中铜含量的方法,试验首先采用硝酸分解样品,过滤得到的滤液采用碘量法测定;未溶解的树脂粉、锡及其他不溶物采用混合酸溶解,同时除去有机树脂,在不除锡状态下定容后的溶液采用火焰原子吸收光谱法测定铜含量。试验发现锡对碘量法滴定铜有影响,但对火焰原子吸收光谱法测定铜无明显影响。按照实验方法测定树脂粉中铜,测定结果的相对标准偏差(n=7)为0.47%~1.59%,加标回收率在99.80%~100.62%。能够满足废电路板剥离出的树脂粉中铜的测定的分析要求。

分析检测技术在有色金属行业的应用

在进入到现代社会以来,我国经济发展速度不断加快,各个行业的整体发展规模愈发壮大,对于各种类型的矿产资源需求量不断增加,这让我国矿产资源开采事业逐步向多样化的方向发展。特别是在有色金属开采事业当中,已逐步成为业界相关工作人员着重关注的热点课题,这为有色金属行业带来了全新的发展机遇。现代科学技术的高速发展,让有色金属分析检测技术得到了全面的改革和创新,有效集成了多种门类的先进技术以及先进理念,大幅度提高了有色金属的综合应用水平。为此,相关技术人员大力开展了有色金属分析检测技术的推广工作,通过这一技术的有效应用提升有色金属检测工作的整体效率,促进有色金属开采事业逐步实现标准化的生产水平,为我国有色金属行业的发展壮大做出支持和贡献。在未来社会持续发展过程当中,分析检测技术的不断更新将会在有色金属行业得到进一步的深化和应用。

地聚物超高性能混凝土复合板抗接触爆炸试验与数值模拟

为提升工程结构的抗爆安全性,同时降低水泥基超高性能混凝土高水泥用量对环境的不利影响,提出了一种基于地聚物超高性能混凝土的新型复合板,通过现场爆炸试验和数值模拟研究了该复合板在接触爆炸荷载作用下的动态响应与破坏机理。共测试了1块普通混凝土板和3块地聚物超高性能混凝土复合板,其中地聚物超高性能混凝土复合板由地聚物超高性能混凝土、钢丝网和吸能层制备而成。研究结果表明:采用地聚物超高性能混凝土代替普通混凝土能够有效提升混凝土板的抗爆性能;吸能层材料的高可压缩性和低抗剪强度是造成冲切破坏的主要原因;随着聚氨酯泡沫板层数的增加,复合板的爆坑深度增加,板底跨中位移增大;对复合板进行抗爆设计时,必须考虑吸能泡沫材料的可压缩性及其与地聚物超高性能混凝土之间的波阻抗匹配问题,才能有效提升复合板的抗爆性能。

考虑乘客风险等级的网约车拼车调度优化模型

当前我国新型冠状病毒疫情防控已经进入到常态化管理阶段,但由于境外输入和冷链传播等因素影响,仍有疫情在局部地区突然扩散的情况,造成城市部分区域的风险等级提高,在此区域内活动过的乘客风险等级也随之发生改变。在已知乘客风险等级的前提下,针对如何降低乘客在拼车途中感染病毒的风险并实现车辆总社会效益最大的网约车调度问题,增加拼车乘客之间的约束条件,建立考虑乘客风险等级的网约车拼车调度优化模型。基于模型设计小规模算例并利用Lingo软件进行求解,通过算例分析与验证模型的有效性。研究发现,算例结果表明模型能够根据乘客风险等级提供不同的拼车方案,在对运送高风险乘客的车辆进行不同额度的补贴实验后发现,随着补贴金额增加,车辆运送高风险乘客数量也有明显增加。该研究对于疫情下的网约车拼车调度优化问题具有一定参考价值。

改进的M/T法在电机测速中的应用

转速控制系统中,电机转速作为反馈量构成闭环控制。因此,电机转速测量的精度对控制系统性能有着至关重要的作用。文章采用基于一种精度得到较大提高的改进M/T法理论来设计的单片机来测量电机速度。在变频器控制电机中的实验结果表明,使用改进的M/T法测量精度高,测量范围广。

基于行程时间可靠性的随机交通网络均衡模型

考虑现实条件下交通网络的不确定性状态,提出了从确定型网络到不确定型网络状态下出行者路径选择行为的改变,及基于行程时间可靠性的路径选择模型.并将可靠行程时间的路径选择行为纳入到随机交通网络平衡分配模型中,证明了模型的等价性和唯一性.在一个小型测试网络上对模型分配结果进行了测试,测试结果与经验相吻合,表明模型具有较好的现实可行性.

网络流量随机条件下的随机交通网络平衡分析

考虑到现实条件下交通网络的不确定性状态,提出了从确定型网络到不确定型网络状态下,出行者路径选择行为的改变,即由出行时间最短的路径选择行为转变为在追求一定行程时间可靠性的基础上选择出行时间最短的路径选择行为。考虑到网络上交通需求量的不确定性提出了最优可靠行程时间的概念。在此基础上将出行者追求最优可靠行程时间的路径选择行为纳入到随机交通网络平衡分配模型中,证明了模型的等价性和唯一性。最后在一个小型测试网络上对模型分配结果进行了测试,测试结果符合实际情况,表明模型能够较好地反映出行者的路径选择行为。

基于DMG空间约束的公交网络演化模型

考虑到城市公交网络的生成和演化受到城市道路交通网络结构约束的现实,利用复杂网络的最新研究分支-空间网络相关理论,构建了适于城市道路交通网络的DMG约束空间;生成了DMG空间约束下的公交站点分布规则,并基于嵌套最短路径,提出了一个城市公交网络的演化模型。以辽阳市道路和公交网络为实证对象,将模型的结果与实际统计数据结果进行了对比,发现模型的仿真结果与实际数据可以很好地吻合,表明了此模型的有效性;利用此模型对城市建设速率和城市公交建设速率的相互关系进行了分析,结果表明,当两者比值呈现2个极端时,公交线网密度都会呈现几何级数级的变化。这为进行城市建设和交通建设规划的速度问题提供了一个决策依据。同时,本模型也揭示了城市公交网络演化的一般规律,为城市公交网络演化的研究提供了一种新思路。

基于ART及多风险规避的交通网络均衡模型

随着对交通系统不确定性认识的深入,以绝对理性为基础的"期望效用理论"在风险环境下的路径选择分析中显示出局限性,而"预期后悔理论"则为之提供了新的分析思路.将预期后悔理论应用到风险环境下的路径选择分析中,将出行者一致风险规避的假设扩展到多风险规避,建立了基于后悔理论及多风险规避出行特征的交通网络随机用户均衡变分不等式模型,并给出了求解算法.通过算例分析发现,后悔心理对出行者的路径选择并不总是显著的.在非风险环境及极端风险环境中,后悔心理对出行者的路径选择影响是微弱的,但是当环境处于极端风险与非风险之间时,后悔心理对出行者路径选择有着较为显著的影响.

区域交通网络行程时间估计的半Markov链模型

利用模糊聚类分析及典型判别方法,将区域交通网络单元路段的状态划分为3类,考虑到各类交通状态下拥挤效应的异同,对各状态下的瞬时行程时间函数进行了标定。然后,对区域交通网络的状态进行了定义,应用半Markov链随机过程理论,分析了给定时间段内某区域交通网络各种状态的随机变化规律,计算了各种状态出现的极限概率。最后,结合各状态下网络单元路段的瞬时行程时间函数,给出了给定时间段内的区域交通网络行程时间估计方法。将模型估计得到的行程时间与实测行程时间进行了对比,利用t检验法对估计结果进行了检验,检验结果表明,在显著性水平α=0.05的条件下,估计平均行程时间与实测行程时间均值没有显著性差异。

考虑疫情扩散传播风险的多目标拼车应急管理优化调度模型

为了解决在疫情背景下传统拼车出行模式面临的交互传染风险,对疫情背景下的拼车管理进行分析,提出了将低风险及潜在风险乘客分开服务的拼车策略。在进一步考虑拼车系统应兼顾的社会效益及服务质量的基础上,构建了在满足基本额定盈利及最小化等待时长的双目标拼车应急管理优化调度模型,并给出了求解该模型的组合模拟退火算法。通过具体算例对模型的有效性进行验证,结果表明模型能够较快收敛到一个稳定值,且计算结果能够反映实际场景,说明了模型及算法的有效性。最后,通过一个仿真实验对所构建模型在病毒传播中的作用进行了分析,结果显示所构建的模型可以有效抑制拼车导致的病毒传播速度。

基于博弈视角的交通信息提供与道路收费联合定价模型

针对信息提供和拥堵收费两种交通管制策略,研究了两种策略联合作用下的定价机制。首先构建了政府、信息提供商决策空间,在分析出行者路径选择行为的基础上,给出了交通信息市场占有率计算模型;然后提出了弹性条件下具有/不具有交通信息的混合交通网络均衡分配模型,得到了出行者的决策空间,在此基础上提出了基于博弈视角的交通信息提供与道路收费联合定价模型,设计了求解算法;最后,以一个算例对模型进行了分析。结论表明,社会收益水平及交通信息的质量都会对交通信息及道路收费价格产生显著的影响。此外,模型的算例结果还与经验较为吻合,表明模型的实用性和合理性。

基于Markov更新过程的城市交通网络级联失效评价模型

根据路段单元状态与其功能之间的关系,给出了路段单元状态的‘失效—非失效'二态表示方法,进一步根据网络中路段单元之间的连接关系,提出了道路交通网络‘级联失效'态的定义及识别方法;利用更新理论及Markov链相关理论,分析了道路交通网络级联失效态—非级联失效态持续时间随机变化的概率分布规律,给出了对假想分布的未知参数进行估计及对假想分布进行假设检验的方法,并提出了以失效次数及转移概率为主要评价参数的交通网络级联失效评价模型。以一个实际路网为例,对模型进行了标定,将标定好的模型评价结果与实际观察结果进行了比对,结果显示模型具有较好的实用性。

导师素质与研究生学术水平:学术感知力的中介作用

为了探究导师素质对研究生学术水平的影响机理,以研究生的学术感知力为中介变量,构建导师素质对研究生学术水平的作用模型。运用相关分析、层级回归模型等统计方法对样本数据进行分析。结果表明:导师指导能力对研究生的学术认知程度具有显著正向作用,但对研究生的学术动机强度的作用效果并不显著;导师的学术水平对研究生的学术感知力的两个维度都有正向的显著作用。导师人格魅力对研究生的学术动机强度影响显著,但对研究生的学术认知程度影响并不显著。学术感知力各维度在导师学术水平与研究生学术水平之间所起中介作用均得到证实。

基于ARIMAX的城市道路交通流短期预测模型

随着出行者对交通信息的预期依赖的增加,构建和发展更为精准的交通流预测模型显得更加具有实际意义。ARIMA模型作为常见的时间序列处理工具被广泛应用于各个领域。然而,ARIMA预测模型构建是建立在平稳时间序列基础上的,但是其实建立在一元变量的基础上,并且在具体的模型构建过程中一元变量还通常会因差分而造成有用数据信息的丢失,影响最终预测结果。为此,本文考虑通过引入新的参数来弥补传统模型因差分造成信息丢失,构建基于交通流短期预测的ARIMAX模型。利用构建的ARIMAX模型对5天的交通流量进行预测,仿真显示模型的结果误差较小,说明该模型具有一定的实用价值。