沿海集装箱港区集疏运道路立交节点仿真研究

为确定沿海集装箱港区集疏运道路立交节点建设时机,本研究通过构建集疏运道路节点交通量预测仿真模型,分析港区吞吐量与集疏运道路各节点交通量的关系,将交通量预测结果作为集疏运道路节点微观仿真模型的输入,输出各节点的车辆平均延误时间、最大排队长度以及服务水平等指标,对比各节点在不同建设时机决策下的指标值,确定港区集疏运道路立交节点的建设时机,为有效缓解交叉节点车辆拥堵、提高集疏运车辆通行效率提供理论依据。     

国外港口交通量需求预测研究

文中介绍了如何借鉴"四阶段法"预测思路,基于定量计算和定性分析,预测未来一定时期内国外港口可能产生的货运交通量。并将港口货运吞吐量转换为集散交通量,为港口交通规划提供依据。     

基于曲靖新区城区主干道路的交通量预测方法研究

以曲靖新区城区主干道路工程为实例,采用国际通用的"四阶段"预测方法,对交通生成、交通分布、交通方式划分和交通分配进行预测。根据交通量预测结果,本道路进行了双向6车道和交叉口设计,符合路网使用要求,满足区域交通需要。     

高速公路交通量预测结果误差分析

根据我国不同地区高速公路运营交通量与预测交通量的差别,对其差异值、误差率进行比较分析,得出交通量预测结果的特点,并归纳其影响因素:交通量预测指标、社会经济因素、收费标准与出行者经济承受能力相互关系、综合运输网络变化等。并提出减少预测误差、提高预测结果可信度的改善方法。     

集装箱港区集疏港货运交通随机时变特性仿真研究

为了在预测集装箱港区货运交通量和规划港口集疏运系统时,能够更加合理地分析集疏港货运交通随机时变特性,利用计算机仿真技术,以集装箱港区水、陆作业流程为基础,综合考虑影响集疏港货运交通的主要因素,模拟港口运营作业情况,建立集装箱港区集疏港货运仿真模型。采用高峰小时交通量和高峰小时系数对集装箱港区货运随机时变特性进行分析,通过大量仿真实验,得出不同港区规模条件下,集装箱港区货运交通的随机时变特性,为集疏港货运交通规划提供参考。     

基于广义回归神经网络的船舶交通量预测模型

船舶交通量受多种环境与社会因素的影响,使得船舶交通量预测存在复杂性与非线性的特点.在分析现有预测模型和方法不足的基础上,介绍了广义回归神经网络GRNN的基本原理与拓扑结构.不同类型船舶受各类因素影响的程度不同,根据天津港VTS(Vessel Traffic Services)中心提供的船舶交通量数据,按船舶种类将船舶交通量分为六类,利用GRNN神经网络分别进行预测.预测结果表明GRNN神经网络具有很强的非线性拟合能力,有效解决了天津港船舶交通量预测中的小样本问题,提高了整个预测系统的精度与稳定性.     

专用公路交通量预测方法的研究

分析了专用公路交通量预测的影响因素,把专用公路交通量预测分为3类：A类机械变化交通量、B类园区诱增交通量及C类趋势交通量。提出了3类交通量的预测方法,并通过实例应用,验证了预测方法的可行性。     

关于港口吞吐量预测方法选择的探讨

港口吞吐量预测是指通过港口大量历史观察数据的处理、分析、研究,找出其变化规律,再根据该规律外推,求出港口未来吞吐量的预测值。由于预测技术本身的多样性以及各个港口不同的发展情况,实际应用中所采取的预测方法很多。据不完全统计,应用次数最多的预测方法为回归分析和指数平滑,所占的比例分别为19.88％和13.16％。本文以上海港集装箱吞吐量预测为例,通过对这两种最常用的预测方法的比较分析,说明在港口吞吐量预测方法选择时应该注意的几点问题。     

集装箱港区交通量计算模式探讨及道路系统的适应性分析

针对集装箱港区吞吐量增长给港区公路集疏运系统所带来的压力,研究公路交通量与集装箱公路集疏运量的关系。通过建立集装箱港区公路交通量的计算模式,并借助交通工程学的有关理论分析港口道路集疏运系统的适应性。本计算模式可指导集装箱港区公路集疏运系统的规划设计,保证集装箱港区公路集疏运系统的顺畅,为类似工程提供参考。     

南京港集装箱吞吐量预测研究

港口集装箱吞吐量的合理预测对提高港口竞争力与经济效益具有决定意义。为了提高港口集装箱吞吐量预测精度,分别采用时间序列法中的三次指数平滑法、灰色GM(1,1)法和因果分析法中的多元回归分析法对集装箱吞吐量进行预测。在此基础上运用多元回归法进行吞吐量预测模型的组合分析,根据预测结果与实际吞吐量进行优化组合研究并建立预测综合模型。综合模型融合了前三种方法的优点,克服了单一预测方法的不确定性,改善预测效果,更加适合于南京港集装箱吞吐量的实际预测。     

龙门吊优化配置预测研究

总结集装箱港口在不同时期装卸机械配置的原则,按照不同阶段的生产运作模式分析港口堆场龙门吊的配置方法.以广州南沙港一期码头为例,综合“按量配置”和“按能配置”两种配置方法,统筹影响堆场龙门吊配置数量的因素进行优化,建立龙门吊配置预测综合优化模型,使堆场龙门吊的配置既满足生产需要,又降低装卸生产成本.     

基于指数平滑法的宁波-舟山港港口吞吐量预测研究

针对宁波-舟山港港口吞吐量预测需要,引入指数平滑法的应用,提出了在二次指数平滑、对数二次指数平滑和三次指数平滑模型中,采用两层不同步长搜索算法,选取出使误差最小的平滑系数,对宁波-舟山港2009-2011年港口吞吐量进行预测建模。通过前三年预测结果和实际误差的反馈分析,加权确定了预测模型中的平滑系数,建立了基于三次指数平滑的预测模型,对2012-2014年港口吞吐量进行了预测。根据2012年该港实际港口吞吐量进行比较,该预测方法比较精确。     

巴布亚新几内亚科考瑞港集装箱吞吐量预测

为评估新建巴布亚新几内亚科考瑞港的建设规模,构建由回归分析模型、腹地集装箱运输需求重力模型、多目标港口模糊评价模型和基于Logit模型的港口选择模型4部分组成的综合预测方法。对巴布亚新几内亚科考瑞港的腹地集装箱运输需求进行预测;并对腹地省份在不同港口的集装箱运量进行测算,从而科学合理地预测科考瑞港的集装箱吞吐量,为实施项目的必要性提供支持。该预测方法使用较少的基础数据即可比较科学客观地预测新建港口的集装箱吞吐量,能够较好地解决在不发达国家或地区统计资料缺失、安全局势不稳定导致腹地调研困难等情况下的吞吐量预测问题,为海外港口的建设、咨询项目提供帮助。     

相同腹地港口集装箱吞吐量预测

从港口群的角度对港口集装箱吞吐量预测进行研究,解决港口腹地重叠情况下的港口集装箱吞吐量预测问题。通过分析港口吞吐量影响因素,建立广义费用函数,构建集装箱的广义费用最小模型,最后通过软件STAN计算出港口集装箱吞吐量。将该方法应用于上海国际航运中心货运集疏运系统集成优化研究和上海国际航运中心集疏运体系优化方案研究,预测其中3个港口在2015年和2020年的集装箱吞吐量。     

以运输量为表征的公路通行能力研究

以沪宁高速公路为研究依托,对以运输量作为表征的公路通行能力进行了研究,将公路客、货运输量通行能力与公路交通量通行能力、车种构成、各种车型的额载、实载等指标建立关联,从可操作性角度出发,提出公路客、货运输量通行能力的测算公式,给出了不同公路等级、不同车道数、不同车种构成情况下公路的客、货运输量通行能力。     

基于改进支持向量机(SVM)模型的荆州港吞吐量预测

在编制港口总体规划过程中,港口吞吐量的预测对于提出规划方案至关重要,支持向量机(SVM)方法是港口吞吐量预测较为常见和有效的预测方法。针对港口吞吐量预测影响因素复杂的问题,以荆州港总体规划为实例,研究分析了影响港口吞吐量的主要指标因素。在采用SVM预测方法的基础上,运用遗传算法(GA)、网格搜索算法(GS)对SVM模型主要参数进行优化改进,GA-SVM和GS-SVM模型预测结果都是在支持向量机预测方法的基础上,采用遗传算法和GS方法对支持向量机模型的主要参数进行优化和改进,并用MSE和R2检验了遗传支持向量机和GS支持向量机模型的预测结果。改进后的SVM模型是在当前研究成果基础上提出的一种新港口吞吐量预测方法,可将该模型在港口总体规划工作中进行推广应用。     

港口吞吐量预测的时序残差修正Verhulst模型

灰色系统预测模型是一种进行港口吞吐量预测的有效方法。但是,当港口吞吐量按照“S”型曲线增长或增长处于饱和阶段时,采用灰色模型进行吞吐量预测的误差较大,预测精度不能满足实际要求。根据港口吞吐量的增长规律,通过典型实例提出了基于时序残差的港口吞吐量预测Verhulst模型,用于中长期港口吞吐量预测。应用结果表明,本模型对于那些暂时处于快速增长而从长远看按“S”型曲线增长的港口吞吐量预测具有较高的预测精度,同时保留了灰色预测方法的原有优势和特点。     

关于清扫车的选型与应用

不同行业,不同道路,不同气候,对清洁机械的要求也不尽相同。尤其是在中国,地域非常广阔,南北方气候条件差异较大,路面污染垃圾成分比较复杂。因此,在中国任何一种清扫车都不可能完全适合任何路面的清扫,国际上的任何一种清扫车同样也不是万能的。 天津扫地王专用汽车有限公司根据我国的实际情况,引进开发、设计、生产适合各种不同道路的清扫车及专用机械。 为了提高港口道路清扫机械化程度,让港口清洁起来,特向港口界介绍我们的有关产品。     

港口工程建设项目决策阶段风险的模糊评价

介绍了港口建设项目风险的类型和特征,以广州南沙某港口项目为例,通过港口项目决策阶段风险因素的识别、分析和预测,建立风险分析模型,运用层次分析法和模糊数学方法对港口项目风险进行了探讨。     

对"利用回归预测技术进行港口吞吐量预测的方法研究"一文的商榷

对《水运工程》2004年第四期的“利用回归预测技术进行港口吞吐量预测的方法研究”一文中的回归预测模型提出了不同意见,建立了新的模型,使模型能更全面充分地说明问题,并使得到的结果更为精确,更有说服力,从而为港口的发展战略研究提供更好的技术支持。