基于GIS的动态智能型城市震后道路抢通决策理论研究

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项目介绍
AI项目解读

基本信息

  • 批准号：
    51008201
  • 项目类别：
    青年科学基金项目
  • 资助金额：
    20.0万
  • 负责人：
    王兴举
  • 依托单位：
    石家庄铁道大学
  • 学科分类：
    E0809.道路与轨道工程
  • 结题年份：
    2013
  • 批准年份：
    2010
  • 项目状态：
    已结题
  • 起止时间：
    2011-01-01 至2013-12-31

项目摘要

强烈地震发生后，往往会出现大量城市道路受损严重或因建筑物倒塌被严重阻断的现象，致使车辆和大型机具无法快速进入现场开展救援工作。在城市道路网络错综复杂条件下，针对时间分辨率、空间分辨率制约，以及震后道路状况信息不甚明了，救援工作十分紧迫的情况，课题拟以模糊数学理论为理论基础，以既有震后建筑破坏情况资料及遥感航拍图像资料为基础，构建有限信息可变信息条件下城市道路阻断判断模型，以及基于救援过程中反馈信息及次生灾害等可变信息的预测模型；以人工智能强化学习相关理论为基础，利用其不断更新和扩充信息，改善或纠正既有决策的性能，建立以路径选择和路网可靠性为基础理论，以强化学习为特征的智能型、动态型、可渐进纠错的道路抢通决策模型；以既有GIS 理论为基础，开发建立适于抢通决策理论应用的，突出动态特点的TGIS 数据结构框架体系。为实现震后城市交通生命线抢通科学决策奠定理论基础。

结项摘要

强烈地震发生后，往往会出现大量城市道路受损严重或因建筑物倒塌被严重阻断的现象，致使车 辆和大型机具无法快速进入现场开展救援工作。在城市道路网络错综复杂条件下，针对时间分布、空间分布制约，以及震后道路状况信息不甚明了，救援工作十分紧迫的情况下，课题以既有GIS数据为基础，构建了动态的TGIS 系统框架。并在此框架的基础上构建有限信息可变信息条件下城市道路阻断判断模型。同时以路网可靠性为基础，构建以强化学习为特征的智能型、动态型、可渐进纠错的道路抢通决策模型，为实现震后城市交通生命线抢通科学决策奠定理论基础。

项目成果

期刊论文数量（6）
专著数量（1）
科研奖励数量（0）
会议论文数量（0）
专利数量（0）
An Assessment Model of Urban Rail Transit Construction Costs Based on Support Vector Machine
基于支持向量机的城市轨道交通建设成本评估模型
  • DOI：
    10.4156/jcit.vol7.issue10.2
  • 发表时间：
    2012-06
  • 期刊：
    Journal of Convergence Information Technology
  • 影响因子：
    --
  • 作者：
    Xing-ju WANG;Tao ZHANG;Xiao-ming XI
  • 通讯作者：
    Xiao-ming XI
震后城市道路阻断模型研究
  • DOI：
    --
  • 发表时间：
    2012
  • 期刊：
    北京工业大学学报
  • 影响因子：
    --
  • 作者：
    王兴举;西小鸣;高桂凤
  • 通讯作者：
    高桂凤
不完全信息下高速公路单点入口匝道RLRM控制方法
  • DOI：
    --
  • 发表时间：
    2012
  • 期刊：
    Journal of Traffic and Transportation Engineering
  • 影响因子：
    --
  • 作者：
    王兴举;高桂凤;宫城俊彦
  • 通讯作者：
    宫城俊彦
A Traffic Flow Simulation Model Based on the Desired Speed in Merging Sections on Freeways
高速公路合流路段基于期望速度的交通流仿真模型
  • DOI：
    10.4156/aiss.vol4.issue1.34
  • 发表时间：
    2012-01
  • 期刊：
    Advances in Information Sciences and Service Sciences
  • 影响因子：
    --
  • 作者：
    Xing-ju WANG;Xiao-ming XI;Lin HUANG;Tao ZHAN
  • 通讯作者：
    Tao ZHAN
An Assessment Model of Reducing Air Pollution Benefit of Urban Rail Transit
城市轨道交通减少大气污染效益评估模型
  • DOI：
    10.1016/j.egypro.2011.12.1009
  • 发表时间：
    2012
  • 期刊：
    Energy Procedia
  • 影响因子：
    --
  • 作者：
    Xing-ju Wang;Xiao-ming Xi;Tao Zhang
  • 通讯作者：
    Tao Zhang

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其他文献

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课题项目：调控A型流感病毒诱导IFN-β表达的机制研究

AI项目摘要：

本研究聚焦于TRIM2蛋白在A型流感病毒诱导的IFN-β表达中的调控机制。A型流感病毒是全球性健康问题，其感染可导致严重的呼吸道疾病。IFN-β作为关键的抗病毒因子，其表达水平对抗病毒防御至关重要。然而，TRIM2如何调控IFN-β的表达尚未明确。本研究假设TRIM2通过与病毒RNA或宿主因子相互作用，影响IFN-β的产生。我们将采用分子生物学、细胞生物学和免疫学方法，探索TRIM2与A型流感病毒诱导IFN-β表达的关系。预期结果将揭示TRIM2在抗病毒免疫反应中的作用，为开发新的抗病毒策略提供理论基础。该研究对理解宿主抗病毒机制具有重要科学意义，并可能对临床治疗流感病毒感染提供新的视角。

AI项目思路：

科学问题：TRIM2如何调控A型流感病毒诱导的IFN-β表达？
前期研究：已有研究表明TRIM2参与抗病毒反应，但其具体机制尚不明确。
研究创新点：本研究将深入探讨TRIM2在IFN-β表达中的直接作用机制。
技术路线：包括病毒学、分子生物学、细胞培养和免疫检测技术。
关键技术：TRIM2与病毒RNA的相互作用分析，IFN-β启动子活性检测。
实验模型：使用A型流感病毒感染的细胞模型进行研究。

AI技术路线图

        graph TD
          A[研究起始] --> B[文献回顾与假设提出]
          B --> C[实验设计与方法学准备]
          C --> D[A型流感病毒感染模型建立]
          D --> E[TRIM2与病毒RNA相互作用分析]
          E --> F[TRIM2对IFN-β启动子活性的影响]
          F --> G[IFN-β表达水平测定]
          G --> H[TRIM2功能丧失与获得研究]
          H --> I[数据收集与分析]
          I --> J[结果解释与科学验证]
          J --> K[研究结论与未来方向]
          K --> L[研究结束]
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