基于XGBoost的短时交通流预测模型

为提高路段短时交通流的预测精度,选取路段平均旅行时间作为预测指标,建立了一种基于极端样度上升(extrem gradient boosting,XGBoost)的短时交通流预测模型。首先通过对交通流数据的分析,在考虑交通流时空特性的基础上,分别构建目标路段时间序列训练集、测试集以及时空序列训练集、测试集,然后基于XGBoost模型以及构建的训练样本集建立时间序列预测模型以及时空序列预测模型,并利用训练好的模型进行预测,最后将模型预测结果与线性回归模型、神经网络模型预测结果进行比较。实验结果表明:基于XGBoost的短时交通流预测模型能够对路段未来时段平均旅行时间进行比较准确的预测,其中时间序列预测模型均方根误差为5. 32,时空序列预测模型均方根误差为4. 82,均低于线性回归模型和神经网络模型,且相比于仅考虑时间因素的短时交通流预测模型,同时考虑时空因素的预测模型得到的误差更低,预测效果更好。     

基于模式识别方法的湖泊水质污染特征聚类研究

构建耦合自组织映射神经网络(SOFM)和随机森林(RF)的方法, 对中国63个湖泊11年的9种水质指标(5110条数据)进行模式识别。首先采用SOFM对湖泊进行聚类, 以识别污染状况, 然后采用RF分析水质指标对湖泊类别的决定效果, 以确定代表性指标。SOFM的结果显示, 湖泊可以按污染程度分为3类。RF的结果发现, 在分类准确率为80%时, 根据高锰酸盐指数和叶绿素a浓度即可判定湖泊污染程度。该方法可从庞杂的数据中识别出反映水体污染特征的水质指标, 为快速认知水体污染状况及选取监测指标提供参考。     

水库底泥氮释放及其好氧微生物脱氮研究

以丹江口水库为例, 考察水库底泥在不同温度、扰动和曝气等条件下, 总氮、硝氮、氨氮和亚硝氮的释放规律。设置模拟反应器, 探究高效好氧脱氮微生物强化消除水库底泥内源氮污染的效果, 并运用高通量测序技术, 分析高效好氧脱氮微生物对底泥微生物群落结构的影响。结果表明, 温度升高会减少氨氮的释放,增加硝氮和亚硝氮的积累; 水体扰动会加速底泥中氮素释放, 且上覆水中的氮素释放累积量与扰动速度成正比; 溶解氧对底泥氮素释放有显著影响, 曝气处理可以明显地降低底泥中总氮和硝氮的释放及其在水体中的累积。在反应器中底泥–上覆水界面投加高效好氧脱氮微生物Pseudomonas stutzeri (PCN-1)后, 反应器内各种形态的氮素都出现先上升、后下降的趋势; 在反应器运行的第65天, 底泥释放的总氮和硝氮的去除率分别高达75.87%和79.96%, 底泥内源氮污染得到有效的控制。对比投加菌株前后的微生物群落结构, 发现底泥中Proteobacteria, Bacteroidetes和Spirochaetes的相对丰度明显增加, PCN-1强化脱氮处理能够改变底泥的微生物群落结构。     

智能交通系统主要技术的发展

 以城市智能交通和智能交通新技术两个角度为重点,盘点了智能交通发展现状,分析了关键技术及其发展状态;探讨了交通大数据平台及其应用、视频技术、分析研判技术、交通控制技术、车路协同技术、城市交通大脑、无感技术等关键技术的未来发展;结合交通强国战略要求,提出了未来智能交通发展的重点方向与建议。     

基于拥塞避免的卫星网络路由算法

提出一种基于低轨道和静止轨道星座的双层网络新路由算法, 利用低轨道卫星及其星间链路构成的网状拓扑对星上路由进行计算, 并通过拥塞避免和数据包分类机制进行优化, 解决了卫星网络中由于业务流量大而导致的网络拥塞问题. 仿真结果表明, 该方法降低了网络平均端到端的时延和平均丢包率, 从而提高了网络性能.     

拉恩氏菌LRP3诱导形成碱式磷酸锌沉淀及其在Zn污染土壤修复中的作用

采用批式和土壤培养实验考察拉恩氏菌LRP3对Zn的磷酸盐矿物诱导及其在Zn污染土壤修复中的作用, 并进行X射线衍射、 扫描电子显微镜、 能谱及Fourier变换红外光谱分析. 结果表明, 菌株LRP3对Zn²⁺的最大耐受质量浓度为120 mg/L; 对溶液中Zn²⁺的去除率为菌体细胞（97.4%）>发酵液（88.2%）>无菌发酵液（81.6%）; 菌株LRP3的发酵液可通过生物矿化作用诱导形成结晶良好的立方体状Zn₂(OH)PO₃矿物晶体; 菌株LRP3的发酵液加入土壤后可快速降低DTPA-Zn的质量比, 培养5 d后DTPA-Zn的质量比平均下降784%, 培养6 d后土壤中Zn的弱酸提取态和可氧化态的质量比分别下降72.5%和562%, 可还原态和残渣态的质量比分别增加85.1%和14.8%. 因此, 菌株LRP3对Zn²⁺具有较强的抗性和吸附能力, 可通过降解植酸释放磷酸根, 进一步诱导形成碱式磷酸锌矿物晶体, 从而降低土壤中Zn的生物有效性, 可用于Zn污染土壤的绿色可持续修复.     

限行政策下的山地城市道路交通拥堵问题研究

城市交通拥堵问题日趋严重,山地城市因特殊的地理形态,拥堵问题更为凸显,实施限行政策是缓解山地城市交通拥堵的手段之一;通过构建随机均衡配流模型来描述限行政策下山地城市交通的运行状况,并采用改进后的Dial算法对模型进行求解;研究以重庆市主城区为例,结合城市多中心组团的特性,对组团间的联系通道采取工作日机动车尾号限行措施,分析山地城市道路流量和服务水平的变化情况;研究发现,限行后组团中心区域的道路交通流量显著减少,道路服务水平明显提高,但同时交通拥堵也向周边区域发生扩散;最后,提出了缓解拥堵扩散的相关措施和建议。     

扬州市不同类型城市绿地径流污染特性

为研究不同类型的城市绿地径流污染特征,以扬州市为研究区域,选取了公园绿地、小区绿地、工业区绿地、文教区绿地和道路绿地等五种不同类型的城市绿地,采集径流雨水水样并测试其中典型污染物的浓度。结果表明:不同类型城市绿地径流雨水均存在水质污染情况,其中道路绿地、工业区绿地污染严重,公园绿地、小区绿地次之,文教区绿地污染程度最低;城市绿地初始冲刷效应不强烈,大部分污染物呈现中等程度的初期冲刷效应;不同类型城市绿地污染物的赋存状态不同,其中TN(总氮)、Zn、Pb主要以颗粒态存在,COD(化学需氧量)、TP(总磷)主要以溶解态存在。     

化肥与农药控失技术研发及产业化

针对我国肥料农药高施低效的关键问题,以天然黏土为基础材料,建立了基于纳米网捕的化肥农药迁移阻控方法,研制出控失化肥和控失农药***并实现产业化。迄今,技术累计推广约2亿亩,创造显著的经济、社会和生态效益,为我国肥料农药双减提供有效科技支撑,对于推进农业高质量发展和乡村振兴两大战略具有重要意义。     

地下铀矿山氡析出智能优化控制研究

铀矿山氡及氡子体具有放射性,其浓度过高严重危害井下作业人员的身心健康,因此,开展氡析出优化控制具有重要的现实意义与应用前景。本文根据铀矿山氡析出系统的影响因素,应用自适应模糊推理系统构建铀矿山氡析出与其影响因素关系模型,然后应用并行遗传算法优化模型参数,实现铀矿山氡析出率最小化。并以某铀矿山安全生产为例,考虑其影响氡析出的主要影响因素为通风参数,应用自适应模糊遗传优化方法实现了铀矿山氡析出率与通风参数之间最优控制问题,为改善通风系统提供了最优决策依据。