重庆市主城区空间形态研究及规划评估

基于2011年重庆市遥感影像,利用遥感解译软件解译后,获取了2011年重庆市主城区建成区、建设用地面积图斑,进而对城市空间形态进行了测算研究和进一步的规划评估。

矿粉比表面积对沥青胶浆性能的影响

比表面积和填料干压空隙率是评价矿粉性能的两个指标,矿粉质量的优劣直接影响着沥青混合料性能的好坏。通过对沥青胶浆进行针入度、软化点、延度等试验,从比表面积和填料干压空隙率的角度分析矿粉粒径大小与混合料性能的关系。研究结果表明:同粉胶比时,沥青胶浆的软化点随着矿粉粒径的减小而增大,而延度、针入度则随着矿粉粒径的减小而减小;矿粉粒径相同时,沥青胶浆延度与针入度随着粉胶比的增大而减小,沥青胶浆软化点随着粉胶比的增大而增大。

SMA混合料骨架级配设计方法的探讨

针对沥青玛脂碎石混合料(SMA)特有的骨架结构特点,采用球状模型对粗集料骨架构成进行分析,根据此原理,计算了两种集料分布下不使粗集料发生推移所需细集料的尺寸,结果表明:该理论可分析与控制混合料中的石—石接触,对沥青玛脂碎石混合料集料配合比设计具有参考价值。

融合注意力机制与LSTM的建筑能耗预测模型研究

建筑能耗预测是实现建筑节能和控制的前提,也是未来电网需求响应和实时平衡的重要条件。为提高建筑能耗预测精度,针对建筑能耗序列的复杂性和长期依赖性,提出一种结合LSTM神经网络和注意力机制的建筑能耗预测模型。首先采用距离相关系数来确定环境特征,然后构建LSTM模型,通过网格搜索确定模型超参数。在LSTM模型的基础上加入Attention机制,突出关键时间节点包含的建筑能耗特征对预测结果的影响。在实际用户电能数据集上进行验证,结果表明在小时和日能耗数据集上,预测效果均优于LSTM、GRU模型和其他传统机器学习模型。Attention-LSTM建筑能耗预测模型能够捕捉到历史序列关键时间节点的特征信息,避免了传统循环神经网络无法识别重要信息节点的局限性,能更好地反映建筑能耗的变化趋势。

关于太原市数字城市建设及推广应用若干问题的思考

本文简述了太原市数字城市建设及推广应用的历程和所取得的成效,提出了"数字太原"建设及运维过程中存在的问题,并结合国家政策和工作实际提出了对应的建议和意见。

浅析太原市基础测绘成果分发服务现状与对策

本文对太原市基础测绘成果分发服务现状进行了分析,太原市历经十余年“数字城市”建设,累积了大量的基础测绘成果数据,采用多种方式向政府部门及公众提供成果分发服务,并针对成果分发服务中存在的问题提出了相应的建议和对策。