基于人工神经网络的港口泊位建设模糊评估

将神经网络理论应用于港口泊位建设模糊综合评价,给出了网络拓扑结构的设计以及相应的网络学习过程。通过实例表明,应用神经网络评价港口泊位建设具有有效性和可靠性。     

基于聚类算法的干散货船舶加油港口划分及地图展示

燃油一直是影响船舶航次收益的一个关键因素,科学确定加油港口,降低燃油成本,成为公司精益化管理、降本增效的重要手段。利用K-means聚类算法,对国内某干散货航运企业2019—2020年度的加油次数、加油数量和加油单价进行分析,将干散货船舶加油港口划分为频繁加油港、经常加油港、一般加油港和偶尔加油港四类,从而为科学选择加油港口、降低燃油使用成本提供数据和模型支持。     

时间窗限制下港口泊位优化分配问题模型

提出新的离散型泊位分配模型,对船舶在港口内的服务时间和港口内泊位的可用时间都考虑了时间窗约束,并在目标函数中考虑了船舶的不同服务时间价值,基于模拟退火算法设计了相应的模拟退火算法进行问题的计算和分析。算例表明,求解大规模问题时,在求解质量和计算时间上要优于CPLEX软件,所提出的优化方法将有助于帮助繁忙港口提高泊位等资源运营管理的效率。     

港口工程中码头泊位数的确定

港口规划的主要内容之一就是确定码头泊位数。码头泊位数的主要确定方法包括统计计算、排队论和计算机模拟。本文结合实例分析对这三种方法的应用进行了讨论。     

数据挖掘聚类算法在船联网平台中的应用

随着通信技术的发展,船舶与船舶以及船舶与岸基之间的数据交互越来越频繁;同时数据的种类与数据帧的大小也急速增加,如何对这些信息进行快速有效的分析提取成为现代海洋业的重要研究领域。数据挖掘通过统计﹑自动学习等算法从海量数据中提取有效信息。随着船舶采集信息量的增大,成为信息中心最重要的功能之一。本文研究现有聚类算法的优缺点,重点分析聚类数据挖据算法DBSCAN,根据船舶数据处理的特点对算法进行了改进。     

GPSS仿真在港口合理泊位数研究中的应用

<正>随着我国经济发展与对外贸易交流的不断扩大,各港口的吞吐量也逐步增长,特别是集装箱在运输中的广泛应用,使得港口对现有集装箱泊位能否满足吞吐量的增长,成为亟待解决的问题.由于集装箱泊位的投资大、资金回收期长,为了有效利用资金,减少资源浪费,有必要采用一定的方法来确定港口在不同吞吐量下合理的集装箱泊位数.一、港口泊位系统仿真的理论准备1.集装箱泊位系统仿真的技术分析从实际角度看,港口系统随机性多,存在着复杂的条件约束,用数学工具描述较为困难,而采用计算机仿真技术则可以较好地完成对实际系统的模拟,得到所需的数据结果.计算机仿真是一种对问题提供数值模拟量的技术,它在计算机上利用模型,对一个客观复杂系统的结构和行为进行动态的仿真或重演,从而获得系统行为的数量反映效果,为决策提供依据.对于集装箱泊位的模拟,由于其货种单一、装卸效率比较固定,采用仿真技术会有较实际的应用可能.     

不安全港口与泊位之我见

港口与泊位的安全界限在哪里？如何保障船舶安全进出与停靠？本文作为专家发言曾在国际仲裁员大会上引起强烈反应和热烈讨论。今整理成文，以飨中国航运界及船舶经纪人之需。     

船用柴油机智能报警监控系统的设计

  目的  船舶轴系监测系统具有监控对象多、测试数据量大和存储空间需求大等特点,如果存储方案不合理,数据未预先统计和分类存储,会导致数据不便于检索、计算和分析。为此,提出针对测试数据的批量统计特征数据及分表存储的方法。  方法  在现有数据库的基础上,设计时间序列特征数据表和汇总表,以及统计测试数据的均值、极值、标准差、偏度等的流程;采用仿真对比,选择均值和偏度作为特征向量;通过DBSCAN聚类设计传感器数据异常识别算法,验证对传感器系统异常数据的识别效果。  结果  结果表明,所提方法对异常数据的识别效果较好,  结论  可适用于实际测试系统的特征数据提取。     

基于SVM模型算法和大数据分析技术的船舶设备故障诊断

为在船舶设备发生故障时能准确、及时地定位故障发生根源,保证船舶安全、经济运行,采用大数据分析方法和支持向量机(Support Vector Machine,SVM)模型算法对船舶设备进行故障诊断,提前预测可能发生的故障.以船舶柴油机滑油压力低故障为例,应用Python语言,通过SVM模型算法预测该故障的发生概率.结果表...