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关键词： 智能化技术   地铁列车   运维管理  

摘要： 随着城市化进程的加快和人口的不断增长，地铁系统作为一种高效、快速、环保的城市交通方式得到了广泛应用和发展，而地铁列车的运维管理对于确保安全和提高运行效率具有重要意义。传统的地铁列车运维管理往往依赖人工巡检，容易受到人的主观判断和错误的影响。为解决这些问题，文章主要探讨了智能化技术在地铁列车运维管理方面的应用与前景。

关键词： 地铁安全   城市化进程   监测系统   智能技术   安全行为检测  

摘要： 城市化进程的快速发展让地铁成为现代城市公共交通的重要组成部分。然而，地铁系统的安全运营面临诸多挑战，比如乘客安全行为、安全隐患等。因此，文章采用YOLOv5作为核心目标检测算法，针对地铁乘客安全行为的监测进行研究，对YOLOv5模型与大华智能技术展开分析，探究出基于上下文扩展和特征细化网络CAM的YOLOv5改进方法，从而推动地铁乘客安全行为监测系统向更加智能和高效方向发展，进而有效降低地铁站的安全风险。

关键词： 设备隐患   知识图谱   场景化知识图谱  

摘要： 地铁系统为城市提供重要的公共交通服务，但维护地铁设备的安全性和可靠性是重大挑战。地铁站内设备隐患可能导致故障、服务中断，威胁乘客和员工安全。文章旨在解决这一问题，探讨面向地铁站内设备隐患的场景化知识图谱构建方案，主要通过数据收集与整合、隐患识别与评估、任务分配与维护执行等步骤，实现对设备隐患的有效管理。场景化知识图谱包含实体、关系、一般属性和场景属性等要素，通过场景化数据获取、标注、抽取、融合、存储和查询等环节进行构建。通过持续改进和完善知识图谱，能更好地管理地铁设备隐患，提高地铁系统的安全性、可靠性和维护效率，为乘客提供更安全、高效的地铁服务。

摘要： 城市轨道中不同类型的车站周边土地利用性质存在差异，选取合适的聚类指标以及算法是分类问题的关键。姚恩建通过早晚客流高峰系数对地铁客流进行刻画来预测交通客流[1]、李子浩等通过地铁AFC数据对乘客进行聚类，分析车站类型和大客流风险[2]。尹琴等通过AFC刷卡数据，将北京地铁195个站点进行分类研究[3]、邵滢宇通过客流量与周边用地强度将哈尔滨一号线18个站点进行层次聚类分析[4]。冷彪等利用客流特征数据进行聚类分析，发现不同时段的区域功能和相互客流关系[5]，徐威等使用客流特征与用地特征将苏州轨道交通站点分类[6]。

摘要： 2024年9月20日，中国科学技术信息研究所发布中文期刊多项学术指标综合评定及同行专家评议结果；12月18日，《粮油食品科技》收到2024年入选中国科技核心期刊的收录证书，这是自2017年起，连续8年被其收录。中国科技核心期刊是国内公认权威的科技论文统计源期刊，是各学科领域中重要的、能反映本学科发展水平的科技期刊。

摘要： 一、工程概况根据《中华人民共和国防震减灾法》规定，一般新建、改建、扩建建筑都应该按照地震烈度划分图或者地震参数区划图所确定的抗震设防要求进行抗震设防。北安河车辆段综合利用项目位于北京市海淀区苏家坨镇某停车库上盖区，在停车库上14.3m的位置新建群体装配式剪力墙结构住宅。为有效避免日后地震震害和地铁出入停车库造成的震动给居民带来的身体不适，本工程在住宅生根处增加了2.19m减隔震（振）转换层，为了空间有效利用，此空间用来做设备层。

摘要： 1背景随着城市交通网络的迅速扩张，地铁系统逐渐成为城市公共交通体系中不可或缺的一环。地铁隔离开关作为重要的电气设备，负责隔离故障电路，保证地铁的安全运营。隔离开关操作装置作为控制隔离开关分合闸的关键部件，其设计和应用直接影响着地铁的安全性和可靠性。近年来，随着地铁线路的不断增加，地铁隧道等空间日益狭小，对隔离开关操作装置的设计提出了更高的要求。在地铁隧道环境中，隔离开关的安装位置接近轨道线，且操作装置的设计要求较大的进深尺寸，极易造成侵线问题。现有隔离开关操作装置多采用独立元器件与辅助开关的组合，这些辅助开关在结构上的局限性导致分合位信号的传输不能完全符合轨道交通领域对信号精度和稳定性要求。同时，这些开关之间的切换存在固有的时间延迟，可能对信号的实时性和准确性造成影响。

关键词： 双因素理论   服务质量   地铁乘客事务   投诉与表扬  

摘要： 本文基于赫茨伯格（Herzberg）的双因素理论，探讨了地铁乘客事务的原因及其影响因素。研究表明，地铁服务中的满意因素和不满意因素呈现出不同的影响机制，服务质量提升不仅需要消除不满因素，还要增强满意因素。最后，本文提出了提升地铁服务质量的对策，以期为地铁运营管理提供理论支持和实践指导。

关键词： 深度学习   客流量预测   地铁   大数据  

摘要： 文章以某地铁车站的刷卡记录为例，构建了LSTM—Attention深度学习模型进行预测，并与传统LSTM模型进行对比。实验结果显示，LSTM—Attention模型在预测性能上表现更优，R2值达到0.973,MAE和RMSE值分别为23.74和41.33。文章还评估了模型的泛化能力，将其应用于湘湖站和凤起路站，结果表明LSTM—Attention模型在新站点的客流量预测上依然保持了较高的精度和稳定性。LSTM—Attention模型能更有效地捕捉时间序列数据中的关键信息，实现精准预测，为城市轨道交通运营调度优化提供有力支持。

关键词： 地铁车站   复杂工况   深基坑   组合支护   关键技术  

摘要： 文章以南昌市轨道交通3号线工程土建施工08合同段梁万站施工为工程案例，对复杂工况下地铁车站深基坑施工重难点进行分析，针对复杂环境下的具体施工技术要点进行探究。该车站基坑施工管线改迁多、开挖深度大、工序繁杂、接口多及组织协调难，为确保基坑支护安全、最大限度地减少对周边诸多管线、建筑物和公共设施的影响，车站基坑施工中创新采用交通疏解、上部“地下连续墙+钢内支撑”，下部“抗拔桩+立柱桩”组合基坑支护形式，在施工期间，对关键技术环节实施严格的监督和管理。通过采取一系列技术措施，不仅安全地完成了车站的地下施工任务，而且对周围环境、地下管线和建筑物的影响降到了最低，确保了深基坑施工的稳定性和安全性，同时减少了施工成本。