【摘 要】
：
恶劣天气频发给城市轨道交通运营造成巨大困扰，亟需通过气象精准监测及韧性评估等手段提升城市轨道交通面向气象灾害监测预警及应急处置水平。文章在总结分析城市轨道交通既有气象监测及韧性评估的基础上，研究并构建面向城市轨道交通实时-预报-预警天气监测体系，以及恶劣天气下的运营韧性评估模型，设计并研发城市轨道交通恶劣天气应急辅助系统，通过初步验证及应用，系统可有效提升运营单位的精细化管控能力，提升恶劣天气下的
【基金项目】
：
国家重点研发计划项目（2020YFB160070X）； 北京市科技新星计划项目（Z211100002121098）； 北京市地铁运营有限公司科研项目（2022000581000003）；
论文部分内容阅读
恶劣天气频发给城市轨道交通运营造成巨大困扰，亟需通过气象精准监测及韧性评估等手段提升城市轨道交通面向气象灾害监测预警及应急处置水平。文章在总结分析城市轨道交通既有气象监测及韧性评估的基础上，研究并构建面向城市轨道交通实时-预报-预警天气监测体系，以及恶劣天气下的运营韧性评估模型，设计并研发城市轨道交通恶劣天气应急辅助系统，通过初步验证及应用，系统可有效提升运营单位的精细化管控能力，提升恶劣天气下的应急处置能力，保障城市轨道交通运营安全。
其他文献
本文在梳理了国内外关于研发模式、创新绩效及其影响因素已有研究成果的基础上,具体探讨企业采用不同研发模式对双元创新绩效所产生的不同影响,将企业所处的城市营商环境作为外部变量引入,并在研究模型中进一步引入研发组织结构作为调节变量来更深入揭示出研发模式对双元创新绩效产生影响的边界条件,以便清晰地验证出营商环境在研发模式对企业创新绩效影响方面发挥出显著的调节作用,揭示研发模式与研发组织结构之间的匹配如何对
A银行四川省分行的公司金融业务营销近年来存在着市场占有率不高、客户规模优势不明显、运营队伍素质不高等问题。在宏观经济不确定性加剧、国内金融行业监管日益严格的背景下,分行的公司金融营销业务营销策略存在着一定的问题与不足。针对上述问题,本文通过SWOT工具分析了A银行四川省分行公司金融业务的优劣势和机会、威胁要素,并结合内外环境分析,对分行的公司金融业务市场进行细分和目标市场定位,最后提出基于4P模式
我国建筑节能已在民用建筑中强制推广,工业建筑节能相对滞后,主要原因是工业建筑主要考虑生产能耗,其建筑节能容易被忽视。工业建筑在围护结构性能、通风采光设计、高效用能设备选择及建筑整体运行管理等方面都具有很大潜力,并且工业建筑类型多且复杂,负荷具有不确定、非线性、动态开放性等特点。为了挖掘工业建筑节能潜力和加强工业建筑节能管理,需要对未来时刻的建筑能耗进行实时准确预测,提前确定建筑未来的能耗需求,制定
现代社会中,随着经济发展速度越来越快,企业竞争加剧,银行业也面临同样的问题。想要在银行的竞争中取得优势,人才的培养是最重要的环节之一,人才快速培养成才可以有效的提升银行的竞争力。本文以M银行信用卡中心为例,研究分析企业目前的培训体系,找出其中不足,利用学习路径图方法论对清收管理岗培训路径进行了构建,有效的缩短了员工胜任岗位要求的时间,提高了企业培训效率。本文首先对国内外学习路径图和职业培训相关文献
近年来国资国企市场化改革的呼声日渐强烈,2021年银保监发文（15号文）要求进一步防范地方政府隐性债务风险,更加提高了区属国有企业转型升级的急迫性。不同于拥有完善内部控制体系的中央企业和省市属地方国有企业,市场化转型的区属国有企业在内部控制体系建设上缺乏经验积累,也难以取得适当的参考案例。研究如何在转型中的区属国有企业建立一套符合其运作、监管要求,控制各类风险的内控体系,对于区属国有企业的意义重大
中国属于农业大国，农业的生产能力与效率关系到中国的粮食安全与国民的生命健康。虽然目前中国农业生产已经实现了机械化与一定程度上的自动化，但是在农业生产的管理方面还有所欠缺，对人力的依赖较大。设计了一款基于物联网的农业监控管理平台系统，以方便实现多农机、远距离的智能管理，同时在农机的维护方面，引入概率神经网络进行自诊断，提高农业生产的安全性，降低农机具的维护检查成本。
以长汀（原中央苏区）智能运营中心智能电子站牌专项建设为例，综合运用大数据、物联网、GIS等技术手段，在嵌入式仿古公交站牌硬件的基础上，设计并实现了集基础数据管理、电子站牌集中控制、视频监控、大数据可视化以及移动端等应用的一体化城市公交智能电子站牌系统，优化了公交出行的乘客体验。实践表明智能电子站牌播报公交实时位置准确、运行稳定可靠，构建了多元渠道的智慧公交出行服务体系，提升了乘客对公交出行的满意度
近年来,越来越多不同领域的研究人员将机器学习方法应用到本领域的研究中。空间环境是与地球上人类生活休戚相关的环境之一,空间环境中的很多物理现象都有丰富的观测数据,很多物理过程目前还未完全清楚,利用机器学习方法研究空间物理问题是近年来的新趋势。本文首先将深度学习的方法用于太阳活动区磁类型的特征识别中,实现太阳黑子群磁场类型的自动分类。基于统计理论的机器学习模型可用于空间环境的特征分析和物理机制研究中,
随着无人机在各行业应用的发展,对无人机的自主性要求不断提升。其中在未知环境中执行复杂任务也是一项重要的研究内容,自主导航是提升无人机自主性的有效保障。计算机视觉和视觉传感器的应用提升了无人机飞行时的自主化和智能化程度。尤其在卫星导航信号阻断的环境中,视觉传感器的强自主性在飞行中得到广泛应用。一方面,从视觉传感器输出的信息解算得到的姿态不含漂移,可以弥补惯导信息的漂移,提高无人机自主导航的性能,但两
光变曲线是天体或区域的光强度随时间变化的曲线图。对光变曲线的研究,连同其他观察,可以获得关于产生光变曲线的物理过程的大量信息,如通过光变曲线的变化记录来揭示恒星的变化周期、确定观测对象的类别,或快速发现暂现源以便及时触发机遇科学事件的协同响应等,因此对光变曲线的分析研究具有重要意义。随着观测能力的发展和提高,观测数据积累的不断加快,可用于分析研究光变曲线的数据规模不断扩大,然而传统的光变曲线分析方