综合运输体系下的货运网络能力计算

对综合货运网络进行了相应的变换,通过网络变换将交通方式间的中转约束转化为路段的能力约束。计算各个OD对的前K条短路作为该OD对的可选路径集合。考虑OD需求是否拆分以及货物中转能力对综合货运网络能力的影响,建立了综合货运网络能力计算模型,并给出了求解思路以及相对应的免疫克隆算法。最后,选用一个算例对上述模型以及算法进行了分析验证。算例测试表明,该模型以及算法具有较好的实用性。     

中心城区绿道智能选线规划研究——以宿迁为例

【目的】当前在绿道系统规划分析中较少应用自下而上的人本分析视角和时空间行为分析方法,缺乏对居民在绿道中行为方式的研究,在方法上对于机器学习的应用仍然处于探索阶段。【方法】以经典设计理论作为支撑,选取宿迁市中心城区作为案例地,整合手机信令数据、居民活动数据、街景数据等多源数据,借助人工智能、LSTM神经网络、时空行为分析等量化分析方法,分析居民真实出行的时空特征,提出绿道智能选线分析框架。【结果】结合LSTM神经网络、类A*算法等构建的轨迹模拟模型可有效开展绿道选线评估,模拟居民真实出行行为,提取潜在绿道网络。【结论】构建了中心城区绿道智能选线方法,将居民真实活动轨迹融入空间要素分析中,融合居民出行行为特征与街道环境要素,通过量化评估方法为绿道选线规划和建设提供指导。     

县域城镇用地信息提取研究——以福建省长汀县为例

针对如何快速、准确地获取县域城镇用地的信息问题,该文以2010年的TM影像为数据源,以典型的山地城市福建省长汀县为研究区,比较和分析常用的城镇用地提取方法的优势和不足;借鉴分层分类法的思路,综合运用归一化植被指数结合地形调节植被指数、多波段谱间关系法结合改进型归一化水体指数、归一化裸土指数结合归一化不透水面指数,对长汀城镇用地进行提取,总体精度超过85%。分析表明该方法是一种可行有效的城镇用地提取方法。     

大兴机场低能见度变化特征分析

为分析大兴机场低能见度变化特征,该文选取大兴机场2019年7月至2022年6月的常规资料用统计分析的方法对低能见度天气现象的季变化、月变化及每日变化趋势以及持续时间等要素进行综合分析,发现大兴机场低能见度天气现象秋冬频发且持续时间较长、07h出现低能见度次数最多、雾是造成大兴机场低能见度天气现象的主要原因等特征,以期为大兴机场低能见度天气的预报和观测提供一定的参考。     

安徽省建设用地数据备案及跟踪管理信息系统的研究与实现

安徽省建设用地数据备案及跟踪管理信息系统以地理信息系统和关系型数据库为基础,采用B/S结构和先进的跨平台技术研发而成,可对土地供应和利用情况进行网上备案、跟踪管理、查询统计和分析,为加强全省建设用地供后监管提供了科学便捷的手段。该文阐述了系统的设计思路和功能实现,并对系统的应用情况进行了简要介绍。     

基于迁移学习与智能模式识别的城市地标可视性研究 ——以南京紫峰大厦为例

城市地标可视性研究是城市设计及景 观风貌保护等相关规划的重点内容。目前,传统 的“眺望”视线控制方法在可视域划定、可视度 分析上存在缺陷,后续结合数字化手段改进的 三维可视域模拟分析方法部分解决了可视域划 定的问题,但数据精度要求高,且无法满足可视 度分析要求。针对此问题,本文提出了一种基于 迁移学习与智能模式识别的城市地标可视性分 析方法,以南京紫峰大厦为例,利用自主采集的 街景数据,结合地标数据集,训练出结合迁移 学习、深度神经网络的人工智能体,完成对不同 尺寸下,符合紫峰大厦特征的地标识别。通过改 进的智能模式识别方法,可以实现地标的可视域及可视度识别。经验证,分析结果较过去的“眺望”视线控制方法,三维可视域模拟分析方法 更为精准、真实。弥补现有方法在可视域、可视度分析上的不足。