OD流仿真模型在珠三角集装箱港口群布局规划中的应用研究

构建由珠三角集装箱运输OD流运输网络、港口模糊综合评价模型、中转港选择的Logit模型3大部分构成的OD流仿真模型。在2020年珠三角集装箱生成量预测基础上,应用该模型对区域内集装箱运输需求在各OD流路径中的运输量进行仿真模拟测算,科学合理地预测该年度珠三角各港的集装箱吞吐量,为2020年度的珠三角集装箱港口群的合理布局规划提供指引。     

长江沿线地区外贸集装箱港口运输需求预测

为准确判断长江三角洲港口集装箱运输市场的增长空间及发展趋势,对长江三角洲及长江中上游地区外贸集装箱港口运输需求进行预测,分析长江三角洲及长江中上游地区外贸集装箱箱源分布现状及运输格局,采用多因素动态系数法预测外贸集装箱生成量。结果表明,该方法适用于预测腹地外贸集装箱运输需求,可为长江三角洲港口集装箱吞吐量预测提供重要支撑和依据。     

网络配流模型在集装箱吞吐量预测中的应用

在腹地集装箱生成量分析的基础上,建立区域集装箱运输网络系统,运用改进的负指数网络配流模型对腹地集装箱的流量和流向进行计算,预测各港口节点的集装箱吞吐量;应用该方法分析南京港2011年和2015年集装箱吞吐量,取得良好的效果,证明该方法具有一定的可行性。     

基于回归分析法对广西贵港港集装箱吞吐量的预测

根据对贵港港集装箱运输发展条件和现状进行分析,运用回归分析法对贵港港集装箱吞吐量进行预测,预测数据为未来港口建设、及以贵港港为核心港口的集装箱物流业的发展起到重要借鉴作用。     

泉州港集装箱吞吐量预测与战略分析

港口集装箱吞吐量的预测不仅是一个关乎港口如何采取应对措施的重要环节,而且是港口发展战略与发展规划的重要组成部分。泉州港集装箱运输近些年取得了长足的进展,但也存在一些问题。本论文运用回归分析法对泉州港的集装箱吞吐量进行了预测,基于预测的结果对泉州港口未来的发展战略进行了系统分析。     

基于组合模型的港口集装箱吞吐量预测方法

以某港1990~2003年集装箱吞吐量为实测数据,建立其集装箱吞吐量的和灰色系统等预测模型。对比该港2004~2006年集装箱吞吐量各模型预测值与实际值的差异,分析了差异产生的原因及其单一预测模型的局限性,提出了基于组合预测的港口集装箱吞吐量预测法。对港港口集装箱吞吐量发展趋势进行预测,作为未来对港口岸线资源有效的开发利用,基础设施的合理规划、建设以及港口功能拓展的依据是很有必要的。     

负指数网络配流模型在长三角集装箱运输分流预测中的应用

为更好地分析长三角区域内主要港口对腹地外贸集装箱箱源的竞争情况,对于港口腹地存在重合的情况,以负指数网络配流模型为基础,引入港口导向因数修正负指数网络配流模型,得出更适应长三角地区港口发展特征的集装箱配流模式,为长三角地区主要港口外贸集装箱吞吐量预测提供更加有效的方法。     

大型高效集装箱起重机在深圳港的应用

近年来,得益于腹地外向型经济持续快速发展、优越的港口条件和深港两地港口合作互补,深圳港的集装箱吞吐量迅猛增长.2006年完成集装箱吞吐量1847万TEU,比上年增长14%,约占广东省沿海港口集装箱吞吐量的67%,连续4年位居全球第4位,集装箱吞吐量已占全港货物总吞吐量的71.2%.集装箱运输已成为深圳港的重要标志.     

基于偏最小二乘法的集装箱吞吐量预测模型研究

利用偏最小二乘法(PLS)能够克服样本个数比变量维度少的特点和消除变量多重共线性的优点对港口集装箱吞吐量进行建模预测,该方法适用于历史数据较少的港口。并以黄骅港为例,通过SPSS软件对港口集装箱吞吐量进行建模预测并给出2025年集装箱吞吐量预测值。结果表明,偏最小二乘法能够有效的消除影响因素的多重共线性,具有良好的预测精度,可为今后的港口集装箱吞吐量预测提供参考。     

宁波港集装箱腹地拓展的现实与展望

<正>按照国家规划,长江三角洲区域的港口今后将重点建设集装箱,进口铁矿石、进口原油中转运输系统和煤炭卸船运输系统。在集装箱运输系统方面,将建设以上海港和宁波港为重点,由苏州港等长江下游沿江地区港口共同组成的上海国际航运中心集装箱运输系统。根据有关专家预测,2010年长江三角洲地区港口集装箱吞吐量将达到4050万     

港口吞吐量概率预测模型研究

为了模拟港口重叠腹地货运流向情况,并对新建港口吞吐量进行合理预测,引入了概率交通方式预测模型并对其进行改进,且在此基础上建立了负指数货运量概率预测模型。将该模型应用于徐州地区新建港区的货运量分析,预测结果表明新模型具有一定的实用性,可以为港口规划和建设规模的确定提供重要参考。     

基于灰理论的港口吞吐量预测研究

港口吞吐量是港口建设的重要依据,有效预测港口吞吐量,才能使港口在海洋运输业中发挥重要作用。灰理论预测可以在少量信息、不完全数据的情况下,揭示港口吞吐量的发展变化特征,是研究港口吞吐量的有效工具。本文对上海港货物吞吐量进行研究的结果表明,应用灰理论对港口吞吐量建立灰色模型GM(1,1)进行短期预测,其结果有较高的实用价值。     

Competition between the ports of Hong Kong and Singapore: a structural vector error correction model to forecast the demand for container handling services

The objective of this paper is to provide the Hong Kong government with an alternative forecast of container throughput, by studying various interactive relationships between major ports in East and Southeast Asia. As the demand for container handling services is 'derived' from the demand for imports, the resulting market shares for the container handling services gripped by different regions inevitably become a mirror image of the relative competitiveness of their exports. When the markets of the two ports overlap, their market shares will become a function of the prices they charge and how well they meet the needs of the shippers and shipping lines. A vector error correction model (VECM) with structural identification was set up to capture this kind of trade-interdependency and oligopolistic relationship in the East and Southeast Asian market for container handling services. In the course of so-doing, the upward sloping supply curves and downward sloping demand curve for the container handling services provided by Hong Kong and Singapore are identified from the model. Interestingly, the impulse response functions display what is reminiscent of the trade-interdependency and oligopolistic relationship. The forecast of Hong Kong container throughput generated by the structural VECM is then compared with that obtained by the Hong Kong Port Development Board (PDB). The sensitivity analysis shows that, in all possible cases, the structural VECM produces higher growth paths for the Hong Kong container throughput than the PDB does and, hence, suggests an earlier construction of new terminals.     

大连港吞吐量与腹地经济发展关系研究

文章采用圈层结构法将大连港腹地划分为三个圈层范围,并通过构建哈夫引力模型分析各圈层经济指标与港口吞吐量之间的关系。结果表明：各圈层的经济指标对港口吞吐量的影响存在可量化的差异,从营口港对大连港吞吐量的实际影响出发,分析原因,并在两港腹地资源竞争分析基础上,提出区域化合作将是两港未来发展的理性选择。     

支持向量机在集装箱吞吐量预测上的应用

针对目前常用港口集装箱吞吐量预测方法的局限性,将支持向量机(SupportVectorMachines,SVM)回归方法用于港口吞吐量预测。提出了集装箱吞吐量预测的步骤和相关参数的确定方法。在此基础上,以上海港集装箱吞吐量的预测为例,详细介绍该方法的应用过程。结果表明,本算法合理有效,为解决集装箱吞吐量等非线性系统预测提供了一条新的途径。     

天津临港工业港区吞吐量水平和船型预测

临港工业型港区与一般商港的不同之处在于港区的直接经济腹地是临港工业区,港区主要服务于临港工业区内部企业在建设和运营期间的原材料、产成品和其他货物的运输,其中部分码头泊位也提供对外商业中转运输服务.针对天津临港工业区内企业的发展需求,重点研究临港工业港区的货物种类、流量和流向的发展趋势,预测未来几年港区的到港船型和吞吐量...     

Evolving competition between Hong Kong and Shenzhen ports

Shenzhen Port (SZP), once a negligible local port, has risen dramatically to a world-leading container port and an “equal” player with Hong Kong Port (HKP). Will this market share reallocation continue, or will equilibrium be eventually realized for HKP to prosper continuously? We examine the relationship between these two ports to answer this question. We propose a new transformation method to describe the growth of container cargo transport demand, define the quantitative measures of the competition relationship and port competitiveness, and present a rigorous analytical framework with econometric tests and models to understand the true relationship between HKP and SZP. Direct empirical tests suggest that SZP complements HKP; however, the two ports exhibit strong competition when the effect of demand growth is excluded. Considering transshipment separately, we find that the impact of SZP on HKP is negative in transshipment but complementary in direct shipment. We may conclude that HKP does not affect SZP, whereas SZP has competitive power over HKP. These results are consistent with the findings of some previous theoretical studies.     

基于GRNN神经网络的长江干线港口集装箱吞吐量预测

在长江集装箱货源市场调查分析的基础上,根据长江干线集装箱发展形势,结合长江干线港口发展情况及历年数据调查,考虑影响港口吞吐量预测的复杂因素,运用GRNN神经网络的优点,构建预测模型。预测结果证明,该模型在应用中是有效的,且当样本数据短缺时,预测效果也较佳。     

江苏沿海港口吞吐量影响因素及预测分析

目前江苏沿海地区综合开发已上升到国家发展战略层面,沿海港口建设正在迅猛开展。港口吞吐量的预测对于港口的建设有着极其重要的意义。以港口和腹地之间的互动关系为出发点,分析了可能影响江苏沿海港口吞吐量的若干因素,采用主成分分析法提取了过去10年影响港口吞吐量的最关键因素,剖析了江苏港口发展的内在影响机理,并提出了基于影响机理的预测模型。最后使用模型对江苏港口吞吐量进行验证分析,模型为江苏沿海港口新一轮发展提供了有力的数据支撑。