教学课程资源库 更多>>

关键词： 项目化学习   综合实践活动   小学  

摘要： 项目化学习侧重于学习者真实地参与到项目探索中,坚持理论与实践结合的教学原则,有助于学生走出书本,进入到社会生活中,通过项目探索积累经验,获得问题解决能力的锻炼。将项目化学习法运用于小学综合实践活动教学中,可以满足小学生的活泼好动、好奇心强的特点,有助于提升综合实践课程的教学效果,促进学生的全面发展。以“地铁,你坐对了吗”为例,对项目化学习在小学综合实践活动中的运用进行研究,可以更加深入地了解项目化学这种方式。

关键词： 地铁车站   导向标识   客流组织  

摘要： 地铁车站规模不断扩大，换乘需求日益增加，为提升通行效率和服务质量，优化导向标识系统显得尤为重要。基于这一情况，文章对地铁车站导向标识系统进行了研究，分析了导向标识系统的架构特征，阐述了其在信息指引、布局规划等方面的基本功能。结合实际案例，对现有标识中信息指向模糊、识别度不足等突出问题进行了总结。提出了优化策略，包括合理配置标识布局、增强视觉识别效果、引入动态信息提示等措施。研究结果表明，通过优化导向标识，可以有效改善乘客通行体验，减少误乘和换乘时间，进一步提升地铁车站的运行效率与服务水平。

关键词： 地铁建设   成本影响   控制策略  

摘要： 城市地铁系统是现代都市交通网络的基础之一，能够有效提高公共通行效率、缓解交通拥堵。其高效、便捷、节能、舒适的特性使其成为众多市民的首选出行方式。地铁建设作为大型基础设施项目，预算管理是项目监管的核心，但其成本构成极其复杂，做好成本控制的难度较大。本文立足实践，深入分析影响地铁建设成本的关键因素，并提出相应的管控策略，旨在优化资源配置，降低建设成本，合理确定和有效控制地铁工程造价，推动城市轨道交通网络的快速发展。

关键词： 公交-地铁双层网络   复杂网络理论   蓄意攻击   级联失效   抗毁性  

摘要： 突发事件下，交通路网的抗毁性是评估城市公共交通系统韧性的关键因素。为研究复杂城市交通系统在突发事件中的应急响应能力及其韧性表现，以重庆市中心城区为研究区域，基于复杂网络理论构建公交-地铁双层交通网络模型，评估不同冲击模式下城市交通系统的抗毁性和应急响应能力；通过仿真分析，深入探讨双层网络的灾变机理和韧性演化趋势，并研究地铁与公交线路的应急协调能力。针对当前城市交通系统在突发事件中的单一网络脆弱性，提出改进的负荷-容量模型，并运用该模型对随机攻击、基于节点度值和介数中心性的蓄意攻击3种不同攻击模式下的网络抗毁性进行分析。研究结果表明：双层网络在级联失效和非级联失效两种攻击模式下的网络效率下降速度较慢，其冗余性和多路径性有效减缓了崩溃过程；在级联失效过程中，双层网络的抗毁性始终优于单层公交和地铁网络，且重要站点失效导致的级联失效对网络连通性和效率的影响更为显著；双层网络能够更有效地维持网络的连通性和运行效率，特别是在面对突发事件时，展现出更强的自适应能力和抗毁性，能够有效分担负荷，缓解单一网络的拥堵问题，提升应急处理效率。

关键词： 行人高精度仿真   元胞自动机模型   社会力模型   地铁车站  

摘要： 针对行人行进组合模型的仿真模拟真实性、精度缺少验证的问题，通过模拟行人间的对冲过程优化元胞自动机模型的运动规则，对地铁枢纽的行人进行高精度仿真。设计长通道、楼梯、出口3种行人实验验证局部场景下的模型精度。结果表明，长直通道场景综合仿真精度> 90.0%；楼梯和出口场景的综合仿真精度> 95.0%。此外，在深圳日均客流量前5的五和地铁站进行实地仿真，相比实际情况，五和地铁站10个时段下4个检测点整体模拟流量仿真精度达到92.2%。

关键词： 非现金支付   票务系统   移动支付   生物  

摘要： 在乘坐地铁的过程中，票务系统的便捷性与效率将直接影响乘客的乘车体验。互联网非现金支付方式包括移动支付、生物识别等技术，是地铁票务系统的重要组成部分。本文通过对互联网非现金支付技术的分析，探讨其在地铁系统中的应用现状，以及给地铁客运组织、成本支出、乘客出行带来的影响，以期为城市轨道交通运营管理提供参考。

摘要： 交通流的准确预测可以为智慧交通系统提供有效依据。为了提高智慧交通系统的决策依据，本研究使用图多头注意力神经网络（GMAN）对地铁客流数据进行分析。首先，通过时空嵌入块将地铁网络拓扑结构降维，以更好地学习空间特征；其次，利用时空注意力块分别提取时间和空间特征，并融合它们；此外使用Trans Att对长期时间依赖进行捕获，最后，通过线性层获得最终预测结果。GMAN在公开数据集上表现出优异的预测效果。

关键词： 交通工程   客流预测   图神经网络   地铁   深度学习  

摘要： 为了准确预测地铁进出站客流，提出一种基于深度学习算法的图神经时空网络(GNSTNet)地铁客流预测模型，该模型以历史24 h地铁进出站客流、天气和时间标签数据为输入，预测未来1 h内全网每个站点的进出站客流量，通过逐小时站点进出站客流和地铁网络邻接矩阵构建地铁客流时空图；在GNSTNet模型中，利用图神经网络提取每一时间步的空间维度特征，通过傅里叶变换提取时间序列潜在周期性，并使用卷积神经网络提取时间维度的特征。研究结果表明：在北京地铁2021年6月的数据集中，基于图神经网络的地铁客流预测模型取得了比6种基准模型更高的预测精度；相较于精度最高的基准模型，平均绝对误差平均减少了14.97%,均方根误差平均减少了13.35%;基于图神经网络的地铁客流预测模型通过融合图神经网络、傅里叶变换和卷积神经网络，相较于传统算法有效地提升了对于全网地铁进出站客流量的预测精度。

关键词： 地铁工程   施工管理   施工技术  

摘要： 本文介绍了地铁施工技术，并对地铁施工的管理措施进行分析，以期为地铁建设管理水平的提高提供一些有益参考。

关键词： 地铁   城市足球联赛   苏超   江苏十三太保大乱斗  

摘要： 2025年的夏天，江苏最燃的话题非“苏超”莫属，这场被网友戏称为“江苏十三太保大乱斗”的城市足球联赛，不仅让绿茵场沸腾，更让地铁站化身“段子手大会现场”，成为全民狂欢的“最强气氛组”。我们就来看一看，地铁是如何在这场现象级赛事中“抢尽风头”的！