如何在公共管理领域内推进大数据分析技术

大数据分析技术在公共管理领域内的应用可以从多方面提高公共管理水平,但在具体的推进过程中,有以下几个问题要注意：
　　大数据不能仅理解为“大”的数据。大数据并非只是数据量大和信息丰富。对于公共管理领域来说,大数据首先是一种战略性管理资源,提供了一种从多角度、多层次来连续观察管理和研究对象的能力;其次,大数据是一种决策思维模式,通过数据驱动的形式凸显尊重科学规律、探索“未知”,动态调整管理任务内涵与外延的工作方式;第三,大数据是一种分析技术,即使是建立在丰富数据基础上的分析结论,也可能受到技术研究者认识和能力的局限而产生“事实扭曲”。概括来说,公共管理领域内的大数据分析的任务,是要将“数据资源”转化为科学的“决策能力”,进而提升“行动效果”。     

上海浦东新区现代物流产业"十一五"规划的战略思考

在回顾了上海市浦东新区现代物流产业在"十五"期间的发展情况后,对取得的成绩和亟待解决的问题进行总结,并按照市场细分对不同层次企业进行物流需求结构分析,指出现代物流业的发展思路和功能定位,凝练现代物流产业未来五年的发展主线,为在下一个重要战略机遇期"十一五"期间(2006～2010年),制定浦东新区新一轮的现代物流产业发展规划,提供战略参考.     

大公共交通系统之构建

城市交通发展已处在一个艰难的境地,如何突破现状走出困境是目前公共交通发展亟待解决的大问题,大公共交通系统的新构思无疑是城市交通进入新一轮发展阶段的有益尝试,在对大公共交通系统概念进行界定的基础上对其进行了体系框架上的构建,提出了公共交通文化体系和信息交通体系的新思想新观念,并指出目前公共交通规划发展中需要注意的一些问题,最后对大公共交通系统的实施平台建设提出了相应的策略.     

对街道、道路和慢行系统的思考

空间中的运动是城市生命的重要特征,相互连接的道路/街道网络通过衔接不同地点进而对城市环境产生结构性影响.从历史发展来看,街道曾经是关联城市空间的最古老形式,它连接了各个地点,有效地解决了城市的空间分离.但当时依托街道的连接,使用的是马车等低速交通工具,伴随城市扩展和对速度的追求,传统街道和马车所提供的空间连接能力无法满足时代的要求.这时,现代工业和机动化所带来的快速运动,促使街道转变成了道路,城市被大规模改造以适应机动车交通的要求.     

智能电子商务物流配送商选择方法研究

电子商务供应商选择满意的物流配送服务商是一个复杂的过程,利用多Agent技术为基础的计算实验方法,提出基于Agent的电子物流配送服务商选择结构,建立了以离散数学里概念格为基础的电子商务物流配送服务商评价选择模型,并以实例方法说明物流配送服务商的选择过程及方法。     

物流公共信息平台功能定位及其体系结构研究

为对物流公共信息平台进行功能定位并建立其体系结构,首先阐述物流公共信息平台的基本功能,确定了物流公共信息平台系统的体系结构,又进一步全面、系统地构建出物流公共信息平台的总架构,最后进行平台系统的功能设计.     

非集计模型在停车换乘选择行为中的应用

应用非集计Logit模型,建立停车换乘选择行为的效用函数.针对2010年上海世界博览会自驾车参观者,讨论停车换乘选择行为SP调查的问卷设计与实施方法,建立停车换乘选择行为模型,并对模型进行求解分析,提出相关交通对策,指出非集计模型在停车换乘行为研究方面可应用于停车换车设施需求预测支持、相关交通政策与服务模式决策支持,以及停车换乘设施的选址决策与评价支持.     

新型城市地下货运交通系统

本文简要介绍了日本东京地下货运交通系统规划设计方案及评价,为我国解决大城市货运交通提供一种借鉴,以期充分研究它在我国未来大城市发展中的前景。     

Coons曲面模型在道路交叉口立面设计中的应用

本文以机场ＣＡＤ 系统的核心模型中设计面Ｃｏｏｎｓ 曲面模型为基础，尝试将这一模型应用于道路平面交叉口立面设计。实践表明，该模型能够较好地表达道路平面交叉口设计面，对于交叉口立面设计中的特征点高程调整、方案确定等较为方便。     

时间依赖型车辆路径问题的一种改进蚁群算法

时间依赖型车辆路径规划问题(TDVRP),是研究路段行程时间随出发时刻变化的路网环境下的车辆路径优化.传统车辆路径问题(VRP)已被证明是NP-hard问题,因此,考虑交通状况时变特征的TDVRP问题求解更为困难.本文设计了一种TDVRP问题的改进蚁群算法,采用基于最小成本的最邻近法(NNC算法)生成蚁群算法的初始可行解,通过局部搜索操作提高可行解的质量,采用最大--最小蚂蚁系统信息素更新策略.测试结果表明,与最邻近算法和遗传算法相比,改进蚁群算法具有更高的效率,能够得到更优的结果;对于大规模TDVRP问题,改进蚁群算法也表现出良好的性能,即使客户节点数量达到1000,算法的优化时间依然在可接受的范围内.