今后十年修船价格走势

英国远洋航运咨询公司(OSC)通过分析修船行业今后十年(1996—2005年)的前景后预测,今后五年修船价格将上涨25％。到2000年后,每年还将上涨2—4％,使修船价格与1994年相比,在十年内上涨45％。 据预测,修船业务量近期(1994—1997年)将增加12％,到本世纪末修船     

基于新陈代谢GM(1,1)模型对海口市房价预测

本论文使用Matlab建立均值GM(1,1)模型与新陈代谢GM(1,1)模型分别对海口市商品房平均销售价格进行预测及分析。分析值精度和相对误差得到新陈代谢模型优于均值模型。以海口市近五年商品房平均销售价格为研究数据,建立新陈代谢模型,预测得到海口市未来商品房平均销售价格将保持持续上涨趋势。     

基于LSTM神经网络的港口燃料油价格预测

燃料油价格波动不定,这是船舶燃料油成本管理的不确定因素之一,为降低燃料补油成本,本研究采用长期短期记忆(LSTM)神经网络对燃料油价格进行预测,结果表明,LSTM神经网络对多因素港口燃料油价格的预测效果良好,精度高,可对船舶燃料油成本管理提供帮助。     

组合预测模型在公路货运周转量预测中的运用

货物周转量可以反映出一个地区物流发展的程度,因此对其进行预测分析,对于发展区域经济有重要意义。本文首先运用层次分析法确定权重后,再组合三种预测模型,即时间序列平均移动模型,灰色预测GM(1,1)模型,非线性回归模型,分别对湖北省公路货运周转量进行拟合对比。最后对2005-2010年湖北公路货运周转量发展程度进行预测,为发展湖北省未来几年公路交通建设政策制订提供参考。     

基于SARIMA-BP模型的港口船舶交通流量预测

为提高船舶交通流量预测精度,提出一种季节性自回归移动平均(Seasonal Autoregressive Integrated Moving Average,SARIMA)模型和BP神经网络的误差校正集成模型。以深圳港2011—2017年的数据为研究样本,对原始数据进行预处理,构建最优SARIMA模型,以该模型求出的残差序列作为BP神经网络的输入,将两个模型预测结果进行整合,得到集成模型的预测结果。试验结果表明:该误差校正集成模型与两个单一模型相比,体现出船舶交通流量数据的季节性特征,具有较好的预测精度,为港口船舶交通流量预测提供一种更为有效的方法。     

组合预测在港口吞吐量预测中的应用研究

以某港口1996—2002年吞吐量为原始数据,按照“误差平方和最小”的准则,把一元线性回归模型和GM(1,1)模型组合起来,对某港口2004—2008年的吞吐量进行了组合预测。     

试验海区水文参数时间序列的多周期重构预测方法

针对水文参数时间序列的预测问题,在多尺度影响因素分析的基础上,提出了一种新的基于多周期重构的预测方法。首先利用小波变换和滑动平均计算对原始时间序列进行若干周期的分解;对分解序列分别进行自回归积分滑动平均(Autoregressive Integrated Moving Average,ARIMA)建模,由模型进行递推预测;再将预测结果反向重构实现对原始序列未来值的预测。运用此方法,对烟台海区某海洋浮标站的温度测量数据进行了分析。分析结果表明,此方法相比直接在原始序列上进行ARIMA建模与预测,预测准确度得到提升,可用于对试验海区水文参数序列的处理,为试验决策提供支撑。     

2018年干散货运输市场回顾及2019年展望

对2018年干散货运输市场走势进行回顾。在分析铁矿石、煤炭、谷物等各货种主要影响因素的基础上,就2019年各货种的海运需求进行预测。分析运力交付、拆解,超大型矿砂船等影响运力供给的主要因素,预测全年各船型运力变化情况。最后结合宏观经济形势、海运供需情况和大宗商品价格走势,对2019年干散货运输市场走势进行预测。     

2017年干散货运输市场回顾及2018年展望

回顾2017年干散货运输市场运行情况,对各船型市场走势及主要影响因素进行分析。展望2018年全球和国内经济形势,对全球经济的风险点和增长点进行归纳。在分析各货种主要影响因素的基础上,就2018年各货种的海运需求进行预测。分析运力交付拆解、存量运力以及超大型矿砂船等影响运力供给的主要因素,预测全年各船型运力变化情况。最后结合宏观经济形势、海运供需情况和大宗商品价格走势,对2018年干散货市场走势进行预测。     

基于灰色预测模型的长三角水运量预测

通过对长三角地区水运货运量的分析和研究,应用灰色系统中的GM(1,1)模型及其残差周期修正方法,建立了经残差修正后的预测模型,通过运行预测模型并与原历史数据进行比较,确认预测模型准确度较高;最后以此预测模型对长三角地区2012—2019年的水运货运量进行了预测。     

渤海湾客货滚装运量预测和系统优化

本文首先从理论上对滚装运输的客货量进行定量分析研究。作者应用多准则腹地划分方法和重力模型估算货运量,此时考虑了由于运输时间缩短而产生的诱发运量;而对客运量则采用灰色模型预测。在预测未来的客货运量之后,从系统工程的观点出发,以船、港(泊位)、货平均年度费用(AAC_综)的最小值为目标函数,应用混合整数优化模型优化出合理的船型、班期和泊位。同时,将传统的客货船也作为一种船型方案,以便客滚船与客贷船的经济性比较。最后,以渤海湾地区的大连—烟台、大连—天津和烟台—天津等3条航线为例进行了计算。     

基于江海联运的长江沿线港口集装箱吞吐量分析预测

在长江集装箱货源市场调查分析的基础上,根据长江沿岸集装箱发展形势,结合长江各港口发展情况及其历年数据调查,分析长江沿岸省市的外贸现状、经济趋势、集装箱发展特点,考虑集装箱生成量和港口吞吐量预测的影响因素,运用科学合理的方法,对2006—2010年长江(上、中、下游)沿岸外贸集装箱生成量、流向,以及长江沿岸省市至洋山江海联运量进行预测分析。     

2016年干散货运输市场回顾及2017年展望

回顾2016年干散货运输市场运行情况,对各船型市场走势及主要影响因素进行分析。展望2017年的全球经济和国内经济形势,对全球经济的风险点和增长点进行归纳。在分析各货种主要影响因素的基础上,就2017年各货种的海运需求进行预测。分析运力交付拆解、存量运力情况和降速航行等影响运力供给的主要因素,预测全年各船型运力变化情况。最后结合宏观经济形势、海运供需情况和大宗商品价格走势,对2017年干散货市场走势进行预测。     

基于支持向量机回归方法的舰船修理价格预测研究

对常规预测方法和支持向量机回归模型用于舰船修理价格预测进行比较，着重分析应用支持向量机进行舰船修理价格预测的具体形式以及方法特点，并给出应用实例，结果令人满意。     

船用燃料油价格波动与集装箱吞吐量变化

从需求角度对船用燃料油价格与集装箱吞吐量变化进行实证分析,发现集装箱吞吐量是船用燃料油价格的格兰杰原因,所用模型能够较好的解释船用燃料油价格波动且预测精度较高。     

自适应神经模糊推理系统在月径流预测中的应用

径流分析是水文分析计算中的重要组成部分。在人类活动、地理位置和气候变化等诸多因素的作用下,径流的变化错综复杂,导致径流预测变得较为困难。本文选取黄河上游的兰州站1955～1985年共31年的月径流数据资料,通过MATLAB的编程实现自适应神经模糊推理系统(ANFIS)在兰州站月径流预测中的应用,并通过相对误差(δ)、均方根误差(RMSE)、相关系数(R)三个指标对预测结果进行评价。结果表明,通过ANFIS对兰州站进行月径流预测,所得到的预测值较为准确,同时,该方法对月径流的变化趋势预测同样较为准确,具有较强的适应性。因此,该方法是一种在径流预测或水文预测中值得探索或推广的方法。     

我国沿海运输市场短期预测

为进一步规范国内煤炭市场秩序,稳定发电用煤价格,2011年11月30日,国家发改委根据《中华人民共和国价格法》相关规定,决定对国内电煤实施临时价格干预措施,其主要措施是:(1)从2011年12月1日起,全国发电企业平均上网电价上调2.5分;(2)从2012年1月1日起,环渤海主要煤炭发运港发     

裕溪河生态流量探讨

本文以巢湖与长江连接河流—裕溪河为研究对象,分析河流河道内生态流量阈值。通过应用多种水文学分析法进行计算对比,并采用Tennant生态环境状况评价等级标准对计算结果进行评价,修正出河流逐月生态流量阈值:丰水期(5~8月)为同期多年月平均流量的60%~70%;枯水期(10月—翌年4月)为同期多年月平均流量的30%~50%。     

大数据分析下舰船维修数据挖掘算法优化分析

舰船维修数据具有重要的利用价值,当前算法无法有效对其变化特点进行准确挖掘,无法充分发挥舰船维修数据优势,为了提高舰船维修数据挖掘精度,设计了基于大数据分析下舰船维修数据挖掘算法。首先采用单一算法对舰船维修数据进行挖掘,并根据挖掘精度对各种算法进行评价。然后采用大数据分析技术中的包容性检验算法选择最佳的单一模型,并对它们结果进行组合,得到舰船维修数据挖掘结果。最后采用舰船维修价格的历史数据作为实验对象,分析本文方法的优越性。本文方法的舰船维修价格的预测精度要显著高于当前其他数据挖掘算法的精度,而且舰船维修价格预测可信度更优,降低了舰船维修价格预测误差。     

提高长洲枢纽现有船闸通过能力对策研究*

长洲枢纽现有船闸建成后有力地促进了西江黄金水道的运输能力,但其瓶颈效应也渐显。为缓解其堵航滞航问题,通过分析一线二线船闸的通航现状,基于改进的一次过闸平均吨位计算模式,预测了现有船闸近期(2010—2015年)的通过能力,并针对性地从船闸管理模式、船型标准化和大型化、船舶调度、工程措施等方面提出了提高长洲枢纽现有船闸通过能力的对策和建议。