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基于智能手机数据的城市建成环境对居民通勤方式选择的影响_——以西安市为例

交通拥堵、小汽车依赖和环境问题已成为影响我国城市可持续发展的重要因素。采用智能手机软件获取西安市 ２８６ 名居民为期 １ 周的通勤数据，并对其居住地、工作地附近建成环境数据进行收集，采用多项 Ｌｏｇｉｔ 回归模型探究传统建成环境“５Ｄ”要素与其他建成环境要素对 ６ 种通勤方式选择的影响。结果表明：（１）工作地人口密度、建筑密度、到市中心的距离、居住地人口密度、路网密度、公交线路条数、附近是否有大专院校及超市便利店在一定程度上会对西安市居民选择活动性通勤和公共交通通勤产生一定的影响；（２）工作地建成环境对于居民通勤方式的选择具有较大影响；（３）除传统“５Ｄ”要素外，附近是否有大专院校、社区便利店与部分通勤方式显著相关。此外，个人健康状况对通勤方式选择存在显著影响，肥胖人群更倾向于采用小汽车进行通勤，并据此提出了相应的规划与政策建议。

  • 2021-04-25
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高速铁路智能基础设施发展关键技术研究

针对高速铁路基础设施运维现状及需求，深入调研各类智能系统体系架构设计思路以及各类前沿智能化技术的功能发展趋势。阐明智能基础设施的概念、内涵及特征。给出智能基础设施总体构架及关键技术，对智能感知体系、智能分析处理平台、智能运维系统三大核心模块的关键技术及应用方法进行阐述；结合各技术在各时间节点的成熟度预期，提出2020—2035年的智能高速铁路基础设施分阶段实施的技术路线，为各时间段进行智能基础设施研究及建设提供参考。

  • 2021-04-25
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AIoT技术在绿色智能建筑楼宇自控系统中的最新发展和应用探究

当前，在以人工智能和物联网为代表的各类先进技术高速发展和有力推动下，建筑业智能化和信息化随之快速发展，智能建筑、绿色智能建筑、超智能建筑以及智慧建筑等概念层出不穷．结合实际，首先针对AIoT（ArtificialIntell培ence&；Internet of Things）技术、智慧建筑内涵及其人工云脑等内容进行介绍，随后开展了针对人工智能和物联网等技术为基础的AIoT在实际绿色智能建筑楼宇自控中的融合应用研究，主要包括基于AIoT的智能建筑楼宇自控系统总体层级架构、智能自动照明系统的节能优化控制及其故障诊断与预测等研究，积极构建“AIoT+智慧建筑”的理想组合，从而掌握应用人工智能和物联网理论、技术解决实际问题的方法，为行业工程技术人员提供切实可行的工程设计思路和整体解决方案，从而为真正实现建筑的“绿色化”和“智能化”打下基础，为智能建筑向超智能建筑以及智慧建筑的进一步转化创造条件

  • 2021-04-25
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考虑智能建筑特性的多微网端对端能量交易方法

针对当前分布式交易市场未充分考虑终端用户用能特性，且市场主体之间的博弈关系仍需进一步挖掘等问题，文中提出了考虑智能建筑特性的多微网端对端（P2P）能量交易方法。首先，以智能建筑作为终端负荷载体，提出了一种新的建筑热阻-热容热平衡模型，并构建了市场主体即微网的自治调度模型。其次，分别采用非合作博弈及主从博弈模型分析了 P2P 交易过程中卖方之间以及卖方与买方之间的博弈关系，完善了对 P2P 交易各环节博弈关系的分析。最后，通过构建实际算例，分析了终端用能特性对微网经济调度及 P2P 交易的影响，同时结合具体指标量化分析了 P2P交易对微网运行带来的经济与技术效益，并分析了 P2P 交易对配电系统运行产生的影响。

  • 2021-04-25
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轨道交通工程智能设计方法研究

计作为工程建设的重要环节，直接影响建设工程的投资效益和质量安全。近年来，信息技术及大数据人工智能技术快速发展，各行各业智能化趋势明显。随着城市轨道交通行业不断壮大，传统设计方法升级进程中，智能设计方法的探索性研究显得尤为迫切和必要。从智能设计总路线入手，以设计规范和落地应用为原则，经科学化分解为BIM正向设计、参数化驱动设计、智能设计3部分。分别对BIM正向设计体系的建立、参数化驱动设计工具的开发、智能设计具体研究内容和流程进行分析和解读，为轨道交通工程智能化设计方法探索提供研究参考。

  • 2021-04-25
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水工建筑物安全监控深度分析模型及其优化研究

随着水工建筑物安全管理自动化技术的发展，以丰富性、多样性、复杂性为特点的大数据逐渐成为水工建筑物安全监控体系的显著特征。常用安全监控数学模型（三大常规模型、浅层学习算法）难以从大量数据中自动提取深层次潜在信息，即浅层模型与大数据挖掘分析不相适应。深度学习算法由多重非线性映射层构成，能够逐层学习输入数据本质特征并完成高级抽象，但也存在工程适用性不佳等问题。为解决这方面的难题，本文总结安全监控大数据特性，引入长短期记忆深层网络（Long Short-Term Memory，LSTM），提出了适用于不同类型水工建筑物的安全监控深度分析模型，并对算法进行了优化。该模型以竞争学习机制为核心，采用数字滤波、限定区间、滚动迭代等策略，从前端处理、网络结构和外延预测三方面对 LSTM 算法进行了改进，并通过随机搜索和步进式验证实现了最优化建模。结合实际工程选取了多组不同效应量实测数据作为典型应用场景，通过仿真对比实验对所提方法的有效性进行了验证评估。结果表明，与常规、浅层模型相比，多数场景下深度模型更适合用于安全监控大数据处理，以期为水工建筑物安全运行提供决策支持。

  • 2021-04-25
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建筑生命周期碳排放评价函数多目标优化算法

碳排放量一旦超标，会使全球气温升高，导致南北极冰川融化。形成自然灾害。为此提出一种建筑生命周期碳排放评价函数多目标优化算法，通过对建筑物的规划设计、施工阶段、运行维护阶段以及拆除阶段二氧化碳总排放量进行计算，获得排放的碳系数，再找出帕累托最优解集以及帕累托前端，决策者依据实际需求，解决建筑工程内多目标优化问题，最后计算非劣解集到达帕累托最优解集间距离、分散性以及错误率，完成对建筑物的碳排放量多目标优化评价。仿真结果证明，所提方法得到的碳排放量的数据更加准确，可更有效完成评价。

  • 2021-04-25
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基于5种人工智能模型计算重庆地区参考作物蒸散量

:为获得计算重庆地区参考作物蒸散量（Reference crop evapotranspiration,ET0 ）的最优模型,选用支持向量机 模型（SVM）、高斯指数模型（GEM）、随机森林模型（RF）、极限学习机模型（ELM）和广义回归神经网络模型（GRNN）5 种人工智能模型,以丰都、奉节、沙坪坝、万州、酉阳共 5 个站点 1 9 9 1—20 1 6 年的逐日气象数据为基础,估算 ET0 日 值、月值,并与 Penman-Monteith（P-M）计算结果进行了对比,结果表明:不同模型精度存在差异,在相同气象参数输 入的情况下,人工智能模型计算精度要高于经验模型,在相同参数输入的情况下,GEM 模型误差指标最低而一致性 指标最高,日照时数 n 是影响重庆地区 ET0 变化和影响模型精度的最关键因素,而 GEM 模型为重庆地区 ET0 估算 的最优人工智能模型。

  • 2021-04-25
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