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71.
体育产业与旅游产业融合对粤港澳大湾区城市群构筑宜居宜业宜游的优质生活圈和建设国际一流湾区具有重要意义。基于体育产业与旅游产业融合机理,构建体育产业与旅游产业融合发展评价指标体系,运用熵值赋值法与耦合协调度模型,对粤港澳大湾区11个城市2011—2020年体育旅游产业融合发展水平进行测度评价。结果表明:粤港澳大湾区城市群体育产业和旅游产业综合发展水平稳步上升,区域发展差异显著,呈现出大湾区东岸>大湾区北岸>大湾区西岸的空间分异特征;产业耦合协调发展类型2011—2015年以体育产业滞后为主,2016—2020年以旅游产业滞后为主;体育旅游产业耦合协调度增长趋势明显,但总体耦合协调度等级不高,基本上处于中轻度失调阶段和过渡阶段;城市群内部体育旅游产业融合发展不均衡,呈现出以香港、广州、深圳、澳门为核心,由内到外圈层逐渐递减的时空演化特征。基于上述研究,从区域政策协同、空间布局协同、产业分工协同、交流平台协同等方面提出系列建议,以推进粤港澳大湾区城市群体育旅游产业的高度融合和协同发展。 相似文献
72.
国家级新区具有产城融合发展的示范作用,这种示范作用是否达到政策预期是值得探讨的。研究基于产城相互作用机制,构建了产城融合指标体系,运用熵值法、耦合协调度模型对舟山群岛新区和西海岸新区两个地区2014—2018年产业发展与城市功能的发展水平,以及两者之间的协调度进行了测度和分析。结果发现:①两新区初期均呈现出不同程度的不平衡状况,但整体趋于良性发展。②后期两区在一定程度上实现了产城融合,不过发展空间仍然较大。③两新区由于发展条件不一,呈现出不同的发展态势。鉴于此,国家级新区在推进城市产城融合时应遵循因地制宜的原则,及时根据新区的发展现状采取相应的发展调控策略。 相似文献
73.
针对建筑外立面火源融合燃烧现象,展开了影响受体引燃过程的因素分析和环境风作用下多火源融合时热参数的演化研究,分析了燃烧过程中系统产热能力、温升和引燃时间变化,探明了风-热耦合作用下建筑外立面多火源融合燃烧行为机制。结果表明,风速增大会限制火源融合后外立面火焰燃烧行为,表现在受体引燃时间变长、温度和单位温升值变小,但风速介于1~1.5 m/s时会增强EPS燃烧产热能力,风速为2 m/s左右时有利于受体内部引燃过程;相同风速环境时,对系统EPS燃烧产热能力和受体引燃时间影响为竖向三火源>竖向四火源>竖向双火源,而对单位温升影响最大的则是竖向双/三火源融合,其温度最大影响区间为融合层向上1—2层高度。 相似文献
74.
75.
由于单一传感器在石油罐区安全监控中容易受到外界因素影响从而产生误差,为提高传感器检测结果的可靠性和罐区安全监控预警的准确性,基于多源数据融合技术,建立罐区安全状态预警模型。首先,介绍了多源数据融合技术的3个层级:数据级融合,特征级融合和决策级融合,以及目前各领域常见的数据融合方法;其次,建立了基于最优加权融合算法的一级融合模型和基于BP神经网络算法的二级融合模型;最后,得到石油罐区安全监控数据融合模型,并为进一步的实践应用打下了理论基础。 相似文献
76.
为更加准确地评价紧邻基坑高层建筑物的安全状况,综合考虑了建筑物稳定性、基坑与建筑之间土体扰动程度和建筑物地基抗扰动能力三方面因素,采用相关系数法选取14个评价指标,构建建筑物安全评价模型。并通过变异系数法和AHP确定各评价指标融合权重,最后采用理想点法对某紧邻基坑的高层建筑物进行安全评价。结果表明,该模型可以有效判断邻近深基坑高层建筑物的安全等级,其评判结果与工程实际相符 相似文献
77.
作为中国领先的智慧城市整体解决方案提供商和建设运营商,成立于1992年的银江股份有限公司(以下简称:银江股份)凭借二十余载的行业积累,通过智能识别、数据融合、移动计算、云计算等大数据技术的应用,致力于为智慧交通、智慧医疗、智慧建筑、智慧环境等行业用户提供先进的智慧城市整体解决方案及运营模式。 相似文献
78.
为解决监控完全遮挡场景下火灾原因认定面临的问题,探究火焰的视频特征分析方法。利用油盘火、垃圾桶火焰和短路火花3种实体火焰模拟室内火灾,布置普通彩色CCD监控摄像头使之被完全遮挡,收集火灾视频进行预处理,利用视频分析技术提取、对比、分析油盘火焰、垃圾桶火焰和短路火花的HSV颜色、火焰面积增长、质心变化、Harris角点变化、火焰频闪等特征,并总结对应特征变化规律。结果表明:在监控完全遮挡场景下,提出的火焰视频特征分析方法可以较为精确地定量表征火焰动静态特征,为火灾调查工作的顺利开展提供有力的工具。 相似文献
79.
80.
基于神经网络的网络传感器火灾报警系统 总被引:2,自引:0,他引:2
李红军 《防灾科技学院学报》2008,10(4)
为降低火灾报警系统的漏检、误报,本文利用网络化多传感器技术设计了数据融合模块,基于神经网络BP算法良好的非线性映射能力,对温度传感器、烟雾传感器和一氧化碳传感器同时探测的数据进行智能化融合处理。结果表明:该火灾报警系统能准确地识别火灾信号,明显减少了误报和漏报率。 相似文献