泰州市“上车即入院”智慧急救新模式建设与实践

目的:优化院前急救服务,通过技术创新、管理创新、模式创新提升急救响应速度和救治效果。方法:利用5G技术和智能化系统,建设“上车即入院”智慧急救新模式,实现快速定位、信息共享,提高调度效率和救治指导的科学性。结果:智慧急救新模式上线后,重点任务涵盖急救流程各个环节,从呼叫响应到院内救治的无缝对接,多项质控指标明显提升,急救电话摘机平均时间减少2.09秒,派车时间减少9.47秒,急救反应时间减少3.25分钟,3分钟出车率提升4.31%。结论:通过构建高效调度、院前院内协同救治的智慧急救新模式,可推进院前急救医疗体系高质量发展,为危急重症患者提供更高水平的急救服务。

基于多模深度森林和迭代Kuhn-Munkres的动态上车点推荐算法

针对现存动态上车点配置模型在大规模算例的全局最优和求解效率方面存在瓶颈的问题,基于乘客步行距离、乘客步行时间、上车点路况指标以及至乘客目的地所需成本四个关键影响因子进行建模,并提出了基于多模深度森林的动态上车点预测算法和一种迭代Kuhn-Munkres上车点配置算法。预测算法融合了多模态决策树结构和深度学习技术以提升模型预测准确性;配置算法通过多场景自适应机制自动调整边权重并选择最优边进行增广,以得到所有乘客和上车点的最优配置。实验结果表明,相较于其他主流预测模型,该预测算法平均绝对误差降低2.705,均方误差降低5.915,可决系数提升0.214,解释方差提升0.195;配置算法在乘客数量占优条件下的平均调度效果相较于实验中其他方案提高了2.04%。这表明预测算法和配置算法具有较高的实用性,且配置算法在处理大规模实例上具有明显优势。

上车系统对落车工序轮重差影响因素的研究

通过建立数学计算模型,对车体扭拧和上车偏重2个因素进行量化计算比对,评估上车系统对落车工序轮重差的影响。通过建立轮重差调整数学计算模型,用以模拟计算在一/二系弹簧加调整垫对整车轮重的影响,以做到对于轮重差超差的车辆通过一次加垫或加配重就使轮重达到理想效果的目的。

基于公交IC卡数据的上车站点推算研究

为了分析城市公交乘客的出行特征,本文利用公交IC卡及GPS数据对公交IC卡乘客上车站点推算进行研究.针对安装车载GPS设备的车辆,运用GPS数据与IC卡数据融合算法进行推算;对于无车载GPS设备的情况,为适应一票制IC卡数据挖掘,对贝叶斯决策树算法进行改进,允许节点跳跃,推算上车站点,并且利用Markov链特性降低算法的运算复杂度.同时,本文以北京公交数据为例,对提出的两种方法进行验证.结果表明,利用本文提出的方法推算上车站点,3站之内误差的准确率达到90%以上,算法在兼顾算法精度的同时合理地控制了运算复杂度,可以实际运用于城市公交系统.

城市轨道交通乘客上车时间特性分析及建模

为研究城市轨道交通乘客上车的时间规律,建立分段形式的数学模型。基于实测的乘客上车时间数据,统计分析轨道交通乘客上车的时间特性,发现乘客平均上车时间具有分段特性,并受座位数量、车厢内乘客数量、列车关门提示音等因素的影响;在车门宽度为1.3 m左右时,乘客具有分两队上车的特性。结合乘客上车时间的分段特性,建立分段形式的乘客上车时间模型,并根据实测数据,拟合了模型中的相关参数;结合乘客分队列上车的特性,把车门宽度对乘客上车时间的影响引入模型中,建立考虑车门宽度的乘客上车时间模型。实例表明,该模型计算结果与实际观测结果误差小于2 s,能有效反映轨道交通乘客的上车时间。

基于智能调度数据的公交IC卡乘客上车站点判断方法

为了能够应用公交IC卡数据分析公交乘客的出行特征,对判断公交IC卡乘客上车站点的方法进行研究.以南宁市智能公交系统为例,采集公交IC卡收费系统和公交智能调度系统的运营数据,应用数据仓库技术建立智能公交数据分析平台.通过将智能调度系统数据与公交IC卡收费系统数据进行关联,判断公交IC卡乘客的上车站点,对提出的方法进行精度分析和算法实现,并应用海量的智能公交系统实际数据对算法进行了试验.研究结果表明,本文提出的方法判断公交乘客上车站点的准确率达到98%以上,算法效率满足实际应用需要,该方法能够用于公交系统的规划和管理工作.

挖掘机上车转动惯量的数学建模与分析

为了计算和分析中大型液压挖掘机上车(回转平台和工作装置的总称)相对回转轴的转动惯量,以及优化上车转动惯量的值和提高回转复合动作的协调性,在简化中大型液压挖掘机上车的结构基础上,建立空间坐标系和D-H(Denavit-Hartenberg)法坐标系,并建立工作装置重心和其随姿态变化的转动惯量和总转动惯量的数学模型,最后利用实验验证模型的准确性,并进行实例分析。结果表明,上车结构简化模型和数学模型准确可靠,误差小,利用该模型可以有效地预测转动惯量的变化趋势和实时求解任意姿态下的转动惯量值。

基于西安城市公交IC卡数据的乘客上车耗时影响因素分析

为探索乘客上车耗时的主要影响因素,以西安市公交IC卡大数据为基础,通过对IC卡数据进行分类,分别采用单因素方差分析法及Logistic回归模型对天气类型、站点类型和节假日等5个影响因素进行显著性分析,并利用Logistic回归模型对乘客上车耗时进行了预测。结果表明:各因素对乘客上车耗时的影响大小排序为用户类型、站点类型、出行时段、节假日,且用户类型及站点类型对上车耗时呈正相关的影响,出行时段及节假日出行对上车耗时呈负相关影响,研究区域的天气类型对乘客上车耗时影响并无太大影响。

拉人上车抢劫案件特点及侦查对策

拉人上车抢劫是当前"两抢"犯罪的一种新形式,发案数逐渐增加。拉人上车抢劫案件在案件人员、时空、案件现场以及犯罪手段等方面都有许多不同于一般"两抢"案件的新特点,在侦查对策上也应采取不同的措施和对策。

基于ANSYS的混凝土泵车上车结构非线性计算

以混凝土泵车上车结构为研究对象,应用ANSYS软件对其有限元模型进行线性与非线性计算,通过两者计算结果对比,给出结构最大位移的定性分析,其过程及结论对臂架设计及改型具有参考价值和指导意义。

基于ANSYS的混凝土泵车上车结构自动计算技术

以混凝土泵车上车结构为研究对象,完成结构有限元建模,应用DOS命令,并结合APDL、VBA语言的二次开发,通过编译组装程序、调用ANSYS后处理、参数循环等实现了上车结构全工况自动组装、自动计算、自动提取结果的计算技术,该计算方法对结构设计及改型具有重要意义。

基于智能刷卡数据的乘客上车站点估计研究

针对城市公交自动收费系统中缺少乘客上车站点的问题,本文首先设计两阶段、改进K近邻和改进模糊C均值聚类这3种估计算法,并将估计结果与传统的时间窗算法进行对比;其次,采用熵率方法确定不同算法估计乘客上车站点的准确率;最后,以珠海市18路公交的智能刷卡数据为例,验证所提出算法的有效性。研究结果表明,3种算法均能实现所有乘客上车站点的全部匹配,与传统的时间窗算法相比,匹配率高约36.3%。就3个维度样本数据的平均熵率而言,乘客上车站点估计的准确率从高到低分别为两阶段算法,改进K近邻算法,改进模糊C均值聚类算法;两阶段算法与改进K近邻算法准确率相差不大,选择熵率最小的算法确定乘客最终的上车站点。本文研究方法可以应用于城市公交系统。

基于蒙特卡洛模型的出租车上车点设置

为了合理安排机场出租车和乘客放行,使得出租车乘车效率最高。根据机场的实际情况,主要分析探讨双排通行和单排通行这两种方案,研究机场出租车上车点设置问题。利用蒙特卡洛模型分别计算双排通行方案和单排通行方案中每辆出租车的服务时间,得到每种方案的通行能力并进行比较。通过比较得到,最优的上车点设计、出租车及乘客的放行安排为双排方案。

时空轨迹和复合收益的动态上车点推荐

随着互联网技术的快速发展,网约车已成为出行的重要方式。通过智能手段为用户推荐上车点不仅可有效实现分流缓解道路拥堵,也可减少乘客与司机的沟通成本,提升司机的服务效率并降低乘客的等待时间,从而提高司乘双方的出行体验感。但现存推荐方法所依据的指标较为单一,未在乘客便利性与司机收益之间取得较好平衡,且无法保证所推荐上车点的安全性与可达性。通过对时空轨迹大数据的归纳与分析,提取保证可达性的潜在上车点,避免依据单一指标推荐上车点所导致的偏袒性问题,综合考虑乘客步行收益、司机驾驶收益、上车点路况指标、周边安全性等关键因素,建立上车点的复合收益评价,构建上车点的动态推荐模型。以约束控制同时段同上车点的推荐量,有效解决由于单上车点订单堆积而造成的非必要等待和资源浪费,在一定程度上缓解交通压力。基于真实网约车数据的实验表明,该模型和推荐方法可实现上车点的有效动态分配,较单一指标上车点推荐方法有较好的综合收益与时间优势。从司机与乘客双方角度出发,在降低行程总时间的基础上,提升全局司机接驾效率并降低乘客等待时间,且推荐结果的综合评价值优于现存推荐方法。

YZ-55B型牙轮钻机上车扶梯改进措施及实施方案

分析了YZ-55B型牙轮钻机上车扶梯的现状及存在问题,提出了上车扶梯的改造方案,对所改造的具体部件及成本预算做出了详细的论述,明确阐述了扶梯改造后的优势,很好的确保了人员上下车的安全。

动态约束与松弛分割的多目标上车点推荐

合理优化网约车乘客上车点,可以有效减少司机接驾和乘客步行距离,提升接驾效率、降低乘客聚集度,从而缓解节点拥堵并提升乘客的出行体验。影响上车点规划结果的因素较多,均衡考虑各影响因子且保证规划方案的可行性具有较大难度。针对上述问题,提出了一种涵盖乘客步行收益、路况收益和司机驾驶收益的多目标整数规划模型,并且设计了一种松弛分割迭代算法以及一种基于动态约束法的帕累托前沿生成法。对时空轨迹数据进行分析与筛选,获取路网中可达的潜在上车点。以分支定界法将松弛问题分割为子问题并对原问题定界,以单纯形法求解转换为标准型的目标函数。分别求解单目标模型获取边界值,再动态调整边界值作为约束条件生成帕累托前沿曲面。通过大量实验对各目标的耦合性和互斥性进行分析,得出目标函数的均衡取值点,从而以不同角度对上车点进行有效推荐。

环球广场上车屋面做法尝试

威海环球广场中的上车屋面做法采用了在保温层中布置混凝土传力墩作为传力构件 ,使面层钢筋混凝土承车板与屋面结构层构成双结构层屋面 (上车屋面 ) ,较好地解决了上车屋面中保温隔热层强度和刚度小以及承载力不足的问题 ,收到了良好的效果。

铁路综合视频上车系统研究与实践

随着铁路技术装备水平的日益提高,铁路综合视频监控系统作为确保铁路行车安全的一项重要监控手段,正在持续发展壮大。为了进一步完善铁路综合视频监控系统的技术水平和应用能力,充分发挥其对铁路行车安全的辅助作用,从业务需求分析、总体方案和关键技术3方面开展铁路综合视频上车系统研究,并搭乘京沪高铁动车组进行一系列现场试验,以验证系统方案的可行性与实用性,为综合视频上车系统的发展打下良好基础。

基于排队论的机场乘车区“上车点”的优化设计

为提高服务效率及乘客对机场的满意度,针对经常出现的出租车排队载客和乘客排队乘车效率低的问题,以常见的机场乘车区两条并列车道为例,基于排队论理论,建立多并列点式上车点服务系统模型。通过理论分析,科学设置乘车区“上车点”,以排队系统总服务成本为最终模型效果检验,将模糊的提高效率转化为可以计量的数学模型,合理安排出租车和乘客。此模型可在保证车辆和乘客安全的条件下,使得总乘车效率最高。

基于乘客行为的上车站点识别

利用换乘信息识别乘客上车站点的算法,当乘客前后两次乘坐的公交线路不止一个交点时,可识别站点数量少,导致乘客上车站点识别准确率低。针对这一问题,提出基于乘客行为的上车站点识别:对IC刷卡数据进行分组,然后基于地铁换乘,确定部分乘客的上车站点,并将数据切分为多个子段,再通过公交换乘,确定部分数据组的上车站点。最后通过比例关系,得到所有IC刷卡数据组的上车站点。试验表明,该算法具有较高的准确率。