简介:摘要:我国城市化建设和我国道路工程的快速发展,目前,我国市政工程发展形势较为严峻,建设项目的安全管理已成为影响市政工程质量的重要因素。但就目前的情况来看,在我国市政工程中,特别是道路工程建设中,仍存在着许多问题。所以,如何开展有效的施工安全管理显得尤为重要。由于市政道路工程项目的建设属于一个重大工程性的建筑项目,它具有了施工环境复杂、施工困难、施工周期较长以及施工质量稳定性差等多种特点,若在施工的过程中不及时地进行有效的安全监督和管理,则很有可能会导致发生严重的施工事故。所以我们要做好对市政道路建设施工安全质量管理的研究,提高市政道路的质量和安全,对于市政道路施工单位和企业自身的发展以及市政道路建设技术水平的进步具有重大而深远的意义。
简介:摘要:城市交通工程作为城市发展的重要组成部分,其运行状况对居民生活和城市经济有着直接而深远的影响。随着城市化的加速和交通需求的不断增长,交通管理与规划面临前所未有的挑战。在这个背景下,数据挖掘和预测模型的应用成为提高交通系统运行效率、缓解交通拥堵的关键。城市交通数据蕴含着宝贵的信息,但如何从海量数据中提炼出有用的规律成为亟待解决的问题。数据挖掘技术的引入为我们提供了一种全新的途径,可以更深入地了解交通流、拥堵状况等关键指标。同时,通过建立有效的预测模型,我们有望提前洞察交通状态的变化,从而采取相应的管理和规划措施。随着新型城镇化建设的加快推进,城市有限的可建设用地增量导致的供需失衡问题日益凸显,因此对存量土地进行更新规划就变得尤为重要。如何有效规划城市的更新方向和更新的方式,更好的对存量土地的更新改造利用进行决策是城市规划者所面临的重要问题,其中,交通评估作为城市更新中“一规划四评估”的重要组成部分受到越来越多的关注。本文将从交通和大数据的角度对城市更新展开探究,希望能够提升城市更新的质量,为决策者提供参考依据。
简介:摘要:随着城市化进程的加速和车辆保有量的不断增加,交通拥堵已经成为城市发展过程中普遍存在的问题。解决交通拥堵,提高交通效率已成为政府和学术界共同关注的焦点,随着人工智能技术的飞速发展,机器学习在交通领域的应用逐渐由理论探讨走向实际应用阶段。机器学习能够通过分析历史交通数据,探究其中的规律性,从而预测未来交通流量情况。