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《中国水运》2019,(1)
班轮船舶的航次到港时间受在港时间与航行时间不确定的影响,始发港后首个挂靠港的到港时间分布需要叠加一个在港时间分布与一个航行时间分布,而后续挂靠港口的到港时间却需要将航线前段中各个挂靠港的在港时间分布与航行时间分布进行叠加。为了处理上述的多分布叠加难题,文章将包括船舶航速调节的航次仿真引入模型,模拟仿真出航线上各挂靠港口的到港时间分布。并基于航次到港时间的累积频率分布,查找预期准班率所对应的计划到港时间,及根据航线计划往返时间来计算船舶配置数量。文末,案例"天天马士基"对文章模型的有效性进行了验证,研究表明:船舶航速调节后,不确定到港时间更集中于计划时间值,准班率也由航速调节前的61.2%提升至调节后的84.5%;采用基于航次仿真的班轮船期优化设计模型,航线准班率提升了8%,航线均天成本下降了14%。 相似文献
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受船舶随机到港的驱动,集装箱港区实时交通量具有较强的随机性,如何合理预测对于港区集疏运系统规划具有重要意义。目前,对于集疏运交通量的预测多根据统计资料利用“不平衡系数法”进行推算,而新建港区往往不具备历史资料,在港区规划初期此方法的应用存在较大局限。本研究构建了考虑船舶随机到港影响的港区作业系统仿真模型,模拟从船舶到港到集装箱离港的整个作业过程,预测出港区的实时交通量,并对模型进行验证。最后以北方某新建国际集装箱枢纽港区为例,分析该港区船舶到港规律,应用仿真模型预测其在不同规模时的集疏运交通量,为分阶段建设该港区集疏运系统提供科学依据。 相似文献
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《中国航海》2019,(1)
针对船舶到港量总体呈现递增趋势,既受经济等因素影响又存在波动性的特点,采用灰色预测或灰色马尔科夫链预测模型进行船舶到港量预测存在拟合度小和精度低等问题,将三次指数平滑与灰色马尔科夫链预测模型相结合,建立船舶到港量的灰色马尔科夫链优化预测模型。利用宁波舟山港老塘山港区2008—2017年5月份的船舶到港量数据进行预测应用与精度对比,2018年5月船舶到港量预测结果为805艘,残差均值为41.172,相对残差率为7.07%,优化后的灰色马尔科夫链模型残差均值和相对残差率有一定程度的降低,拟合度有一定程度的提高。分析结果表明:优化后的灰色马尔科夫链模型可进一步提高预测的精度,符合实际要求,能为港口锚地规划提供理论支持。 相似文献
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文中对近5年来长江江苏段到港内河船舶有关数据进行了分析,得出内河船舶大型化的特征,分析了内河船舶大型化带来的影响,预测了船舶大型化发展的趋势,并从节能减排、安全监管等方面对内河船舶的大型化发展提出了建议和对策。 相似文献
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近年来为了提高码头的运作效率,集装箱码头通过运筹优化等手段,对现有资源、设备进行合理的安排与调度,以提高码头的生产作业效率。其中泊位作为集装箱码头最为稀缺的资源,如何合理地利用泊位资源,缩短船舶在港时间是码头生存和发展的根本。文中首先对连续泊位调度进行了定性的分析,介绍了连续泊位调度相对于离散泊位的优势,然后构建一个二维装箱模型,时间横轴表示船舶的到港时间的时间点与作业时间的时间段,空间纵轴表示泊位长度与船舶船长,并设计一种启发式的算法对该模型进行求解最优。最后以通过算例来阐述该种算法的优势。 相似文献