智慧城市建设下交通物流基础设施建设协调机制研究——以南昌市为例

以南昌市为例,对交通物流基础设施建设协调机制的建设展开研究。文章分析了南昌市交通物流发展现状,明确智慧城市下交通物流基础设施建设可以为南昌市转型综合改革提供突破口、为智慧城市建设提供全新发展方向;构建移动互联网全覆盖式的智慧交通网络,根据不同区域物流运输的密集度与物流集散与配货中心在城市内的分布,完善南昌市智慧物流交通建设;根据南昌市物流公司发展与运营需求,基于宏观层面整合新建交通物流基础设施功能;合理规划商贸物流设施、第三方物流设施等物流企业中已有的站场设施,提升交通物流基础设施利用率,发挥交通物流基础设施在南昌市物流业发展中的更高价值。

道路交通事故严重程度预测及致因分析

【目的】为提高交通事故严重程度预测的准确性,明晰事故严重程度的关键影响因素。【方法】从885起道路交通事故案例数据中选取影响交通事故严重程度的人、车、路、环境四方面共14个因素,采用融合通道注意力的卷积神经网络(CA-CNN)构建事故分类预测模型。在此基础上,采用边际效用方法分析得出交通事故严重程度的显著影响因素。【结果】结果表明,相较于卷积神经网络(CNN)、随机森林(RF)、朴素贝叶斯(NaiveBayes)、回归分析(Logistics)、决策表(Decision_table)、引导聚集算法(Bagging)6种预测模型,CA-CNN模型在准确率、查准率、召回率等指标评价下,整体预测性能更优;在交通事故严重程度的影响因素中,季节、是否工作日、道路类型、事故形态、是否违法变更车道、未按规定让行及制动不当7个因素具有显著性(p≤0.05)。【结论】CA-CNN是一种有效的交通事故严重程度预测模型,其分析结果有助于降低交通事故发生率和严重程度。

基于5G技术的车联网道路交通事故类别判断方法研究

目前我国道路交通事故频发,除交通设施、装备落后等因素之外,缺乏有效的管理方法和机制也是主要因素之一。所以,面对日益增长的交通运输需求,交通运输发展的实际情况,在运用先进技术与装备来改善道路环境的同时,根据不同类型与特点,分别制定出有针对性的管理与保障措施,对于提升道路交通管理水平,对道路交通事故进行有效控制和降低是非常重要的。为此,本文将在5G技术的支持下,对车联网道路交通事故类别判断方法进行研究。

双碳目标下中三角城市群的绿色交通运输体系构建

0.引言近年来,随着城市化进程的不断推进,城市群在社会经济发展中发挥着越来越重要的作用。在推动经济高质量发展、满足人民日益增长的美好生活需要等方面发挥着积极作用。中三角城市群是中部地区发展最快、经济总量最大、综合竞争力最强的区域,是全国重要的先进制造业基地和综合交通枢纽。

一种轨道交通双块式轨道结构绳锯解离抬升纠偏方法

我国客货共线无砟轨道铁路,运量大,天窗时间短;无砟轨道结构(轨道板)出现较大的上拱、沉降和偏移,维修(或更换)无砟轨道结构(轨道板)干扰正常运输秩序,构成新的安全隐患;影响了线路较高的使用率;运输与维修(或更换)矛盾突出;“一种轨道交通双块式轨道结构绳锯解离抬升纠偏方法 ”推广应用于客货共线无砟轨道结构(轨道板)“状态修、高可靠、少维修”在铁路运营期间具有重要意义。

非农就业、家庭代际与农户“两闲”盘活利用行为——基于江西省实证

基于江西省乡村振兴“双百双千”农户调研数据,采用二元Probit模型实证分析非农就业对农户“两闲”盘活利用行为的影响机制,检验家庭代际的调节效应。结果表明:初始参与非农就业对农户“两闲”盘活利用行为具有显著负向影响,未参与非农就业的农户更愿意盘活利用“两闲”资源,为改善生产和生活条件积累经济资本;非农就业收入会显著促进农户“两闲”盘活利用行为,非农就业收入较低的农户对“两闲”资源的依赖程度更高,进而更倾向于保留宅基地;家庭代际在初始非农就业参与对农户“两闲”盘活利用行为的显著负向影响以及非农就业收入对农户“两闲”盘活利用行为的显著正向影响中均具有负向调节作用。据此,建议加强农村宅基地制度改革政策宣传,促进农户有效就业,多渠道保障闲置宅基地流转有序进行,多措并举推进农村“两闲”盘活利用制度革新。

基于多功能树木养护装置结构设计与应用

以进一步提升绿化树木的养护效率为目标,选取多功能设计理念为切入点,针对树木养护作业的机械化装置展开研究。考虑养护树木环境作业特点及养护目标机理,基于机械设计方法与电机控制技术,搭建多功能树木养护装置的架构布局,针对定位功能、涂白功能和缠绕功能进行相应的装置结构设计。同时,展开树木养护作业试验,结果表明:基于多功能树木养护装置的结构设计方案正确可行,整机的涂白作业效率与缠绕作业效率分别可达95.85%和94.20%,树木涂白与保温缠绕均能满足较好的均匀性,作业过程定位转向精准,具有很好的普适性,可有效降低树木冻害损失,对于树木的养护方式和装置开发有一定参考价值。

基于集合经验模态分解降噪和优化LSTM的道路交通事故预测

道路交通事故精准预测是有效提升交通安全的重要手段,由于事故数据经常呈现非线性、波动性、无周期性等特征,现有的算法存在预测效果不佳的问题。为此本文提出基于集合经验模态分解降噪算法(ensemble empirical mode decomposition,EEMD)和优化长短时记忆神经网络(long short-term memory,LSTM)的交通事故数量预测模型。在单一模型的基础上,引入降噪算法EEMD对噪声大的交通事故时间序列进行降噪处理,利用EEMD对事故时间序列进行分解得到多个子序列和1个残差项;基于粒子群优化算法(particle swarm optimization,PSO)优化LSTM网络结构参数,并在LSTM的最优网络结构下提取数据中的时间特征信息进行预测,对各子序列及残差的预测结果求和得到最终预测结果。研究结果表明:相对于EMD-PSO-LSTM,PSO-LSTM,EEMD-LSTM,LSTM这4个模型,EEMD-PSO-LSTM的预测效果最好,其对应的预测误差e_(rmse)分别降低了8.7%、48.3%、53.1%、57.6%,误差e_(mape)分别降低了12.4%、36.9%、50.6%、61.2%。进一步研究表明,运用EEMD对数据进行降噪预处理能提高预测精度,与PSO-LSTM模型相比,EEMD-PSO-LSTM模型的误差e_(rmse)降低了60.2%,e_(mape)降低了12.4%,判定系数r^(2)提高了0.6165;引入PSO模型优化神经网络结构同样也能有效提升预测效果,与EEMD-LSTM模型相比,EEMD-PSO-LSTM模型的误差e_(rmse)减小了53.1%,e_(mape)降低了50.6%,判定系数r^(2)提高了0.8078。该研究结果能够提高交通事故预测精度,帮助相关部门有效提高道路交通安全水平。

文化型山岳景区山洪灾害风险评估及对策研究——以南昌大西山景区为例

我国的文化型山岳景区数量多且山洪灾害频发,极易造成重大安全事故,为提升山洪风险评估体系的适用性,以南昌大西山景区为例构建文化型山岳景区山洪灾害风险评估模型,提出防治措施。结合大西山景区山洪灾害的特点,从山洪致灾因子危险性、孕灾环境敏感性以及承灾体易损性三方面选取了多年平均暴雨日数、多年平均最大日雨量等9个指标构建山洪灾害风险评价指标体系。通过层次分析法确定各指标因子权重,利用加权综合评价法计算并绘制景区暴雨危险性程度图,同时结合自然间断点分级法通过山洪灾害风险评估模型区划大西山景区山洪灾害风险,通过模型评估大西山景区山洪灾害风险等级范围,提供可靠的防洪决策依据,并给出文化型山岳景区山洪灾害的相关防治措施。

基于蚁群算法的交通物流基础设施建设选址——路径规划

为解决物流配送存在的基础设施差、配送效率低等问题,提出基于蚁群算法的交通物流基础设施建设选址-路径规划。预测物流市场需求量为基础设施选址与路径规划提供基础数据,结合选址影响因素构建一个建设成本最小化、配送范围最大化的多目标选址模型,通过分层序列法求解模型,进一步确定最佳选址位置,并引入蚁群算法规划交通物流配送路径。实验结果表明,文中设计方法可以有效求解基础设施选址与物流路径规划数据集的精确解,在物流配送效率与物流配送成本方面,均具有显著优势。

非常态下城市应急交通运输管理体系研究

0.引言在经济全球化效应的影响下,城市受到不同类型重大突发事件的风险概率也呈现一种增加趋势,一个孤立性的突发事件,便十分有可能对城市交通造成较大的运行干预。甚至会在事件的后期扩散中出现相关效应,最终此种负面干预现象将会持续蔓延到城市安全与社会稳定。非常态事件主要是指发生在较大范围内、可对城市交通运输系统造成直接或间接干预的状态类事件,对于此种事件的划分,目前尚没有一个清晰的标准.

江西红色旅游外宣翻译现状及对策研究——以南昌红色旅游景点为例

红色旅游外宣翻译作为国外游客认识中国、了解中国红色文化的重要渠道,其翻译质量的提高对于准确传播中国文化有着极为重要的意义。本文以南昌红色旅游景点文本翻译为例,分析南昌红色旅游外宣翻译中的不足和现状,并总结外宣翻译的特点与原则,建设红色文化语料库,以期帮助翻译学习者思考如何提高外宣材料的英译质量,提升其在江西红色文化对外传播中的语言服务能力,让外国旅游者能更加了解革命精神,向外国游客讲好南昌的红色故事,展现中国和平友善的大国形象。

基于长江中游城市群下交通物流基础设施建设协调机制

长江中游城市群主要城市是南昌、武汉、长沙、合肥,其中南昌市长江中游核心发展城市之一,本章主要以南昌市为例对长江中游城市群下交通物流基础设施建设协调深入研究和分析。随着如今全国经济化不断发展,南昌市物流企业的经济转变也在逐步完善。物流企业也是南昌市未来重点发展的方向之一。通过运用现代信息交通通信技术,来构建完整系统性物流运输方式,但在物流设施建设协调机制形成中依旧存在一定问题,结合其中问题来实施相应策略。

“双减”政策下的中小学教育改革策略的研究——以南昌市中小学为例

中小学教育改革是完善教学服务体系、落实现代化教育的重要途径,是引导家长和学校树立科学的教育质量观、打造优秀教育环境的迫切需要。本课题在“双减”政策的背景下,以南昌市为例,对中小学教育改革和大学生就业问题展开分析和研讨,发现课后服务质量有待提高、传统教育方式不再适用以及大学生就业形势严峻的问题,本课题致力将教育和网络深度融合探索出一条适合我市基础教育兼并优秀和创新发展的教育之路,同时也为其他地方乃至全中国的基础教育提供参考意见。

城市色彩谱系研究与生成——以南昌福山花园为例

研究城市色彩的谱系分类和生成方法,探讨其在城市规划、设计、文化传播和品牌塑造等领域的应用。在介绍城市色彩谱系的定义、发展历程、概念和构成要素的基础上,详细阐述城市色彩谱系的生成理论和方法,以及实践案例分析和效果评估。同时,探讨城市色彩谱系在城市规划和设计、城市文化和社会、城市营销和品牌塑造等方面的应用,分析其在提高城市品位和形象、促进城市文化发展和传承等方面的重要作用。最后,总结城市色彩谱系的研究和应用现状,指出其未来发展趋势和挑战。

基于CMMFDE与多传感器信息融合的旋转机械故障诊断研究

采用单一传感器采集的振动信号难以准确描述旋转机械动态特性,导致提取的故障特征无法准确辨识旋转机械故障。针对这一缺陷,提出了一种基于复合多元多尺度波动散布熵(CMMFDE)、多传感器信息融合和哈里斯鹰算法优化极限学习机(HHO-ELM)的旋转机械故障诊断方法。首先,引入复合多元粗粒化处理,提出了CMMFDE方法,避免了传统单变量分析方法只能处理单一通道振动信号而导致特征的表征性能不足的缺陷,增强了故障特征的表征性能;随后,利用布置在旋转机械不同部位的传感器收集了多种类型的信号,组成混合多通道信号,并进行了CMMFDE分析,构建了故障特征;最后,采用HHO对极限学习机的参数进行了自适应优化,并对特征样本进行了训练和测试,完成了旋转机械的故障识别工作;利用齿轮箱、离心泵两种典型的旋转机械数据集进行了实验分析。研究结果表明:该方法对多个通道的信号进行分析时,所获得的准确率达到了100%和98%,优于对单个通道信号进行分析时获得的准确率,同时CMMFDE方法的准确率和特征提取时间均优于精细复合多元多尺度熵(RCMMSE)、精细复合多元多尺度模糊熵(RCMMFE)、精细复合多元多尺度排列熵(RCMMPE)、多元多尺度波动散布熵(MMFDE)。

乒乓球和羽毛球优秀男子运动员身体形态及机能特征的比较研究

运用文献资料、专家调查、测量和数理统计等方法,对19名男子优秀羽毛球运动员、12名男子优秀乒乓球运动员的肢体长度、结实度、身体素质、有氧、无氧能力等5项一级指标开展研究,分析其身高、体重骨密度、克托莱指数等33项二级指标数据。结果表明:二者在肢体长度、肌肉含量、骨密度、上肢握力、最大摄氧量、WinGate10s功率等多项指标上具有显著性差异。该结果可对两个项目的选材和科学训练提供参考。

单位圆内高阶非齐次线性微分方程解及其任意阶导数的值分布

研究高阶非齐次线性微分方程f^((k))+A_(k-1)(z)f^((k-1))+…+A_(1)(z)f′+A_(0)(z)f=F(z)解及其任意阶导数的值分布,其中系数是单位圆内[p,q]级有限的解析函数或者亚纯函数。得到了一些关于f^((j))(z)-φ(z)的复振荡定理,丰富和完善了前人的相关结论。

基于增量动力地震易损性分析的高层结构抗震加固研究

由于承重结构构件分布不均匀,导致高层建筑框架承重构件间的距离不相等。在地震时,这种不规则分布可能引起加速度共振效应,从而导致建筑失稳。为此,以地震动强度、地震动速度峰值、最大层间位移角为参数指标,分析高层建筑的极限状态,提出基于增量动力地震易损性分析的高层结构抗震加固研究。以某实际工程为试验对象,运用ABAQUS软件构造高层建筑框架结构三维模型,选取多条地震波以及符合场地条件的地震动记录进行验证,绘制地震易损性曲线。结果表明:在高层建筑框架结构中安装阻尼器,可增强结构中各构件的承载力,改善高层建筑抗震性能;增加钢板厚度可提高结构抗震水平,降低极限状态下框架结构IO、LS与CP的超越概率;提高混凝土强度,可改善框架结构抗倒塌性能。高层结构完成抗震加固后,抗震能力由0.91提升至1.01。由此证明,以增量动力分析得到的结构易损性为基础,对建筑易损性较大的地方进行加固、完善,能够改善高层建筑框架结构地震易损性,减少地震灾害损失。

基于分簇聚类的光网络流量大数据跨源调度方法

光网络凭借其容量大、传输速率高、业务透明、损耗低等优势得到了广泛的应用,并且随着用户规模与用户传输需求的增加,导致光网络流量不足现象发生的频率增加,制约了光网络的发展。因此,提出基于分簇聚类的光网络流量大数据跨源调度方法研究。首先,采用分簇聚类算法处理光网络流量大数据。其次,通过XGBoost模型预测下一时刻的光网络流量。以成本最小化为目标,构建流量跨源调度数学模型,并确定所构建模型的约束条件。最后,以遗传算法为工具,获取流量跨源调度最佳方案,执行最佳方案即可实现光网络流量大数据的跨源调度。实验结果显示:应用提出方法获得的光网络流量大数据聚类结果与期望光网络流量大数据聚类结果一致,流量跨源调度成本最小值为16万元,表明提出方法具备更好的流量跨源调度性能。