国内外冷藏车标准体系现状及差异(上)

随着食品冷链、生鲜电商等蓬勃发展,国家对药品、疫苗等生物制品运输安全的逐步重视,我国冷链物流市场需求快速增长。据不完全统计,2018年冷链物流市场总规模达2886亿元,其中食品冷链连物流需求总量1.887亿t,果蔬冷链需求量9914.4万t,肉制品冷链需求量3345.6万t,水产品冷链需求量3867.2万t。     

开利运输冷冻:欲在中国制冷技术领域保持领导地位

近年来,随着社会经济的不断发展和人们生活水平的逐渐提高,人们对冷链产品的需求量不断增大,同时对冷链产品的质量也提出了更高的要求.专家预测,未来5年,我国冷链行业将保持20%以上的年增长速度,冷链物流市场将呈现出巨大的发展潜力,冷藏专用运输设备的需求量会大大增加,而冷藏专用运输设备制冷技术的关键则又完全取决于车用制冷机组.这一变化中的市场蕴含了无限商机,也预示着车用制冷机组市场新一轮竞争即将开始.     

基于灰色径向基函数网络的区域物流能力组合预测

区域物流能力对区域经济的增长有着强劲的推动作用,为准确地预测区域物流能力大小及其变化趋势,将灰色系统理论中的GM预测模型与径向基函数神经网络有效地结合起来,综合了灰色系统贫乏数据建模的优点和神经网络特有的高度非线性映射能力,构建了基于灰色径向基函数网络的非线性组合预测模型。然后,以四川省1997-2005年的物流能力量化值为基础,对2006-2008年的四川省物流能力值进行了短期预测,并分析了预测结果的合理性。研究表明,该组合模型优于任何单一灰色预测模型,能很好地反映区域物流能力的变化规律,在小样本、贫信息的条件下,仍然能得到合理精准的预测结果,具有实用性。     

基于灰色-马尔可夫模型的道路PCI预测方法

本文利用马尔可夫模型修正传统灰色GM(1,1)模型的残差,建立基于时间序列的路面PCI动态预测模型;并利用MATLAB软件开发了灰色-马尔科夫链预测模型框架,实现了路面PCI滚动动态预测。将预测模型应用到某高速公路PCI预测中,结果表明该模型的预测能力强,比传统灰色GM(1,1)模型的预测精度更高,能满足实际工程需求。     

基于优化灰色神经网络模型预测公交换乘需求量的换乘枢纽选址

根据公交换乘枢纽换乘量的生成特点和影响交通换乘量的主要组成因素,研究发现交通换乘量具有“小样本、贫信息”的灰色特征,为此提出了一种基于灰色软计算的换乘需求量预测方法.该方法利用灰色系统原理建立灰色神经网络系统预测模型,通过采用遗传算法改进神经网络的性能,提高系统预测的精度.以兰州市市区公共交通枢纽规划为例,结合实际的道路交通调查数据,运用该方法对提出的交通枢纽方案进行了实证分析与评价.结果表明:改进的灰色神经网络能有效地改善预测精度;运用GA-GNN模型求解道路交通中的非线性问题对提高决策水平具有较大的现实意义.     

从冷链物流需求看冷藏车市场发展

正近年来,随着我国经济的发展,人们的生活质量要求越来越高,食品冷链市场也迎来了发展的春天:同时新一届政府对食品安全的重视进一步升级,中产阶级人口数量不断增加,对冷链产品和物流的需求越来越大,政府和消费者对冷链物流理念的认识越来越深,冷链市场规糢继续扩大。果蔬冷链物流、乳制品冷链物流、肉制品冷链物流、水产品冷链物流等细分市场保持良好发展势头,逐步走向规范化。生鲜电商异军突起,冷库建设、制冷设备行业增速等,都说明了冷链物流业发展的影响力不可小看,更不可轻视,在未来行业发展上,和冷链有关的各行业,冷链物流的上下游,都将会有更好的联动趋势。下一个五年规划将在冷链基础设施建设、冷链标准化、公平的冷链环境、冷链税费减免等方面继续加强。     

基于改进新维灰色预测模型的沥青路面结构承载能力评价指标预测方法研究

分析了新维灰色模型预测路面承载能力评价指标的可行性,选取陕西省某条高速公路路段2012年至2016年弯沉检测数据建立传统新维灰色预测模型,引入残差对传统新维灰色预测模型进行改进,运用马尔可夫状态转移矩阵来判断残差预测值在时的符号,建立改进残差新维灰色马尔可夫预测模型,提高了预测精度。并对该路段2017年沥青路面承载能力评价指标进行了预测,并根据预测结果提出养护建议。     

铁路路基沉降变形组合预测模型优化

由于传统灰色模型在预测波动性较大的数据时精度不高,提出一种改进的动态GM-Poisson-Markov组合预测模型。利用非等间距加权矩阵与无偏优化对灰色模型进行改进,通过原始序列的动态更新实现模型的参数更新,在此基础上与泊松曲线模型建立一种组合预测模型,并利用马尔科夫链进行残差修正,得到改进的动态GM-Poisson-Markov组合预测模型。利用汉巴南铁路路基沉降变形监测数据进行实例分析,将预测结果与泊松、灰色模型、非等间距无偏灰色模型以及组合模型预测结果进行对比分析,结果表明：模型对铁路软土路基沉降变形可取得较好预测效果,提高了预测精度与稳定性。     

基于动态GM-Markov优化模型的高铁路基冻胀变形预测研究

由于传统灰色模型在预测波动性较大的数据时精度不高,提出一种改进的动态GM-Markov预测模型。利用非等间距加权矩阵与无偏优化对灰色模型进行改进,通过原始序列的动态更新实现模型的参数更新,在此基础上利用马尔科夫模型进行残差修正,得到改进动态GM-Markov预测模型。利用某高铁路基冻胀变形监测数据进行实例分析,将改进的动态GM-Markov模型预测结果与灰色以及非等间距无偏灰色模型、最优组合模型预测结果进行对比分析,结果表明：改进的动态GM-Markov模型对于波动性较大的冻胀变形可以取得较好预测效果,提高了预测精度与稳定性。     

连续三年行业第一,为什么冷链城配都选“他”?

3月11日,由国家食品安全风险评估中心、中物联冷链委等单位共同起草的《食品安全国家标准食品冷链物流卫生规范》(简称"标准")将正式实施。作为国内首个食品冷链物流强制性国家标准,它对冷链城配运输装备提出更高要求。近年来,国内冷链城配需求激增,VAN类冷链运输市场逐步扩大,2020年市场容量同比增长15%,成为冷链城配市场主力军。图雅诺特专冷藏车以近半数市场占有率连续多年保持市场前列,近三年始终占行业首位,被誉为冷链城配"移动温控冰箱"。那么,图雅诺特专冷藏车有何过人之处来保持高位引领?     

B2C环境下考虑不确定需求的物流配送中心选址模型——以冷链物流为例

考虑B2C环境下终端客户需求的不确定性,以综合运输成本最小化为目标,建立基于成本分析的冷链物流配送中心选址优化模型,并采用蒙特卡洛模拟方法对不确定需求进行处理;以广州安得冷链物流公司为研究对象,以运输成本、货损、固定成本最小化为目标进行求解,得到了合理的选址方案。     

基于灰色马尔可夫链的桥梁荷载随机过程交通量预测

为了克服灰色预测方法的不足,在灰色模型预测方法的基础上,提出灰色马尔可夫链桥梁荷载随机过程交通量预测模型,该模型的灰色预测曲线能反映交通量历史发展趋势,马尔可夫预测可反映随机波动性对交通量预测的影响,从兼顾了趋势值和波动性两方面因素对预测结果的作用,能克服单一预测模型在交通量预测中的局限性,并可结合交通量实际情况,能实现准确、综合预测交通量的目的。在现有交通量统计资料的基础上,对该模型进行了精度检验,并预测出了2007年的交通量。实例计算分析表明,模型精度良好,预测结果与实际状态基本相符,利用灰色马尔可夫理论进行交通量预测是一种行之有效的方法。     

基于灰色-马尔科夫理论的沥青路面性能预测研究

结合灰色理论短期预测优势以及马尔科夫预测模型无后效性特点,建立基于灰色-马尔科夫理论的组合预测模型,研究沥青路面性能衰变规律。以重庆某高速公路历年RQI检测数据为例,用MATLAB计算RQI灰色预测值并验证模型的精度;通过灰色预测方程反算使用年限序列,并建立马尔科夫状态转移矩阵,对RQI进行预测。结果表明:灰色预测模型对RQI预测精度达到一级,预测结果可靠性较高;根据灰色-马尔科夫模型,预测RQI衰变规律,对比单一的灰色预测模型,灰色-马尔科夫组合预测模型精度更高,更适用于路面性能的长期预测。     

青岛海洋大气中桥梁结构钢的腐蚀模型对比研究

为了预测桥梁结构钢在海洋大气环境中的腐蚀速度,并用以指导青岛海湾大桥钢结构的后期维护维修,利用多年累积的材料暴露腐蚀试验数据,对桥梁结构钢(Q235)的腐蚀深度,分别建立了幂函数预测模型和灰色预测模型,并对两者的预测结果进行了对比.结果表明:灰色预测模型预测精度较高,但仅能预测Q235钢在t=2n年的腐蚀深度;幂函数预测模型可预测不同钢种在不同环境中的腐蚀深度,应用范围更广,但精度较低;实际应用过程中,可综合考虑这2个模型的腐蚀预测结果.     

纯电动冷藏车在冷链物流行业的发展与分析

正为了满足客户对生鲜类商品的需求,如何采用冷链保障速冻食品的安全成为行业关注的焦点。然而生鲜商品运输的重要环节就是冷链物流,完整有效的冷链物流体系可以满足人们对生鲜产品的要求,不过现阶段冷链"最后一公里"的问题仍未有效解决。由于"最后一公里"配送区间小,但是节奏较快,因此对本阶段参与配送的冷藏车辆要求较高,既要高效完成配送任务,也要响应国家节能减     

灰色模型在建筑沉降预测中的改进与发展

灰色理论因其优良的灰色信息处理能力被广泛地应用于建筑沉降预测领域。但随着精度要求的提高,对灰色理论进行的改进从没间断过。从原始理论出发,结合近年来灰色预测模型发展的特点和存在的问题,总结了灰色模型在沉降预测中背景值、参数和控制量等方面的改进,分析认为下一步研究的重点将转向灰色模型方法改进,以及对灰色模型进行机理、权值组合方面的运用。     

中国新能源汽车销量组合预测模型

为响应国家节能减排的号召,以及满足汽车产业升级的迫切需要,新能源汽车逐渐兴起,准确预测新能源汽车销量意义重大。文章首先采用一元线性回归预测的方法得到回归方程;其次,运用灰色预测的方法建立灰色预测模型;为提高预测精度,对两种预测方法作均值处理,建立新能源汽车销量组合预测模型。结合2014年-2017年中国新能源汽车销售量,运用三种模型预测2018年销售量,经检验,组合预测的精度要高于两种方法分别预测的精度。     

基于灰色理论的道路交通事故预测模型综述

交通事故预测模型是进行交通安全控制的关键问题之一。重点介绍了目前几种主要的基于灰色系统理论的道路交通事故预测模型:基本灰色预测GM(1,1)模型、残差灰色预测模型、灰色Verhulst预测模型、灰色马尔可夫预测模型、灰色神经网络预测模型,并指出各模型的适用条件和优缺点,为相关研究提供参考。     

改进的灰色模型在小样本数据预测中的应用

通过对灰色预测模型的分析，在处理非等间隔时间数据、背景值计算、新旧数据的权重赋值等方面对其进行改进，并用于路堑高边坡的数据处理。结果表明，改进的灰色预测模型在预测精度上有一定程度提高。加权灰色预测在处理波动较大的时间序列时也能取得较好效果。     

深圳特区外出租车市场需求分析和预测

深圳特区外出租车需求量预测是深圳市出租车规划的一项重要内容,其需求受到该地区经济发展水平、人口数量、土地规模、人口密度、产业布局等多种因素的影响。为提高预测精度和可靠性,在综合多种预测模型特点的基础上,对深圳特区外出租车目前需求量和远景规划量进行了预测。经定量和定性分析,认为目前深圳特区外出租车投放总量控制在5000辆较适宜。