基于生命周期碳排放和总拥有成本的公交车队更新优化

为探索电能和氢能源作为常规公交替代燃料的优势和潜力,确定公交车队更新时序的优化方案,从生命周期的角度综合考虑碳排放和总拥有成本的影响,提出了一种混合整数规划模型.基于柴油、天然气、油电混合、纯电动和氢燃料电池5种动力类型公交的运营数据,分析了电力结构、制氢方式、车辆购置成本和氢能源使用成本的不确定性对车队更新方案的影响.结果表明:电动公交车是当前公交车队更新的最佳选择;在现有的车辆技术水平和制氢方式情景下,不宜选择氢燃料电池公交;在蓝氢或绿氢得到大规模商业化之前,不建议通过财政补贴的方式全面推广氢燃料电池公交;采用该方法可以在不同情景和预期目标下确定公交车队的更新优化方案,促进绿色可持续发展.

家校合作促进小学低年级阅读教学有效路径探析

小学低年级阅读教学对于培养学生的阅读兴趣、能力和习惯,奠定良好的语文基础,具有重要的意义。然而,小学低年级学生受认知水平、生活经验等方面的限制,在阅读过程中经常会遇到各种困难和挑战,需要得到家庭和学校的共同支持和引导。家校合作是一种有效的教育模式,它能够整合家庭和学校的教育资源,形成良好的教育氛围,促进学生的学习。因而研究家校合作促进小学低年级阅读教学的有效路径有重要的意义。对此,从家庭和学校两个方面分析家校在促进学生阅读方面发挥的作用,在此基础上研究小学低年级阅读教学中存在的问题,进而探讨家校合作促进小学低年级阅读教学的有效路径,以期提高小学低年级阅读教学有效性。

基于特征气象因素和深度学习组合模型的干散货港口PM_(10)浓度预测

准确预测PM_(10)浓度是控制干散货港口人群PM_(10)暴露水平,降低健康和经济风险的关键.然而,港口气象环境因素的特殊性,为准确预测PM_(10)浓度的时序非线性变化特征带来了挑战.为此,构建了一个级联卷积神经网络(CNN)、长短期记忆(LSTM)和注意力机制(AM)的深度学习组合模型(CLAF),预测干散货港口PM_(10)的小时浓度.首先,基于随机森林特征重要性算法,从5个气象因素中筛选出重要特征气象因素,与PM_(10)浓度一起构建预测模型的输入变量.其次,利用CNN层提取输入变量中高维时变特征,通过LSTM层捕捉顺序特征以及长期依赖性,并在AM层为LSTM层的输出特征分配不同的权重,强化重要信息的影响.最后,应用3个评价指标将CLAF模型分别与3个基本模型和3个常用预测模型的性能进行对比分析.基于实例数据的分析结果表明,考虑特征气象因素可以提高港口PM_(10)浓度的预测精度和拟合性能,CLAF模型可以将平均绝对误差降低13.92%~56.9%,将均方误差降低45.99%~81.02%,将拟合优度提高3.2%~15.5%.将特征气象因素作为输入变量,可以提高模型的预测性能.

"一带一路"倡议下西藏与南亚地区文化融合的调查研究

"一带一路"倡议的实施是一项长期、复杂且艰巨的系统工程,西藏作为与南亚诸国交往的门户,在"一带一路"建设中具有重要作用.在这一过程中,存在着双方政府间缺乏互信、民众间存在文化冲突和实际交往仍需提高等问题.因此需要借助加强政策沟通、拓展交流路径和重视教育合作等措施来推动文化交流与融合,助力"一带一路"倡议行稳致远.