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正2013年下半年,中国水电顾问集团华东勘测设计研究院有限公司(以下简称"华东院")拿到了千万元的工程项目全生命周期服务合同。2013年,工业和信息化部推出了首批218家国家级信息化和工业化深度融合示范企业,华东院作为唯一一家设计院名列其中。除了深耕水利水电市场,华东院已经实现成功跨越:已大规模进入地铁市场,参与建设了杭州地铁、宁波地铁、福州地铁、深圳地铁、成都地铁等;业务延伸至EPC总承包和投资领域,并取得良好成绩。从2003年至今,华东院的营业额增长了7倍。 相似文献
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介绍以SRX1X自动化全站仪为基础组成的无人值守自动变形监测系统和"深圳地铁运营中的地铁结构变形监测"项目的现场方案及优化设计。深圳环中线前海湾站地铁结构变形监测工程,对深圳环中线前海湾站地铁结构危害性变形及时提出了预报,达到了监测的目的;并且分别建立了全线的变形监测体系,为下阶段的监测工作提供了依据;为地铁轨道检修及维护使用、保证地铁的正常运行和设施安全提供了安全信息。实际应用表明,该系统稳定可靠,可以胜任地铁结构变形监测的工作。 相似文献
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探索地铁乘客出行目的识别方法,有助于突破智能卡数据(Smart Card Data,SCD)在具体应用场景中的局限性,提升SCD在交通出行研究、交通发展规划等领域的应用价值。本文融合多源地理大数据,基于城市交通与土地利用时空间互动理论,以北京市居民地铁出行为例,在交通出行调查数据中提取5565个地铁出行样本及其对应的出行目的和出行特征相关变量。基于兴趣点(Point of Interest,POI)数据得到各样本起止站点的土地利用特征相关变量,形成包含每次地铁出行的出行目的、出行特征、土地利用特征的地铁出行数据集。使用基于随机森林(Random Forest,RF)算法对地铁出行数据集进行训练完成的分类器对SCD记录的每一次地铁出行进行分类,获得该次出行的出行目的及其不同目的地铁出行时空间分布规律。研究结果表明,本识别方法可有效预测地铁乘客的出行目的,其中,“上班”、“回家”2类出行目的的预测准确率均超过90%;纳入土地利用特征相关变量可显著提升RF分类器预测准确率,印证了城市交通与土地利用的时空间互动理论。鉴于当前SCD的可获取性逐渐提高,该项技术在居民地铁出行监测与预测、地铁线网布局和地铁周边土地利用规划等实践方面,具有很强的推广性,有助于更全面地认知大城市居民的地铁出行行为。 相似文献
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地铁沿线的稳定性关乎人民生命财产安全,对地铁沿线沉降监测,有助于聚焦异常形变区域,及时采取人工干预措施。本文基于差分干涉测量短基线集时序分析技术(SBAS-InSAR),利用20幅Sentinel-1A数据对2019—2021年间济南地铁2号线沿线1 km缓冲区进行地表沉降监测与分析。结果表明:在监测期内地表呈现不均匀的沉降,平均沉降速率为0.26 mm/a,最大沉降速率为-18.27 mm/a,最大累积沉降量为-68.51 mm。其中,腊山站至老屯站段、济泺路站至七里堡站段存在明显沉降现象。 相似文献