基于生产函数的长江航道对长江经济带的科技贡献度测算

为明确长江航道对长江经济带的科技贡献作用,运用扩展的柯布-道格拉斯生产函数模型定量计算长江航道对长江经济带的科技贡献度。结果表明,2005-2017年长江航道科技对长江经济带的平均贡献度为38.31%,整体水平较高,科技进步对长江经济带的发展拉动作用明显。     

长江航道主缓流判别算法研究

船舶航行时充分地利用主缓流航道可以节约能源。为了更加准确地划分长江航道的主缓流航道,提出了利用 k-近邻算法和 P 分位数法的划分方法。改进后的 P 分位数法采用动态选择 P 值的方法避免了主流区域可能过小的问题,k-近邻算法利用了测点的水深、流速等多种航道水文信息来划分主缓流。利用长江航道金口处和岳阳处的11个截面的实测数据对 k-近邻算法和 P 分位数法进行了对比分析,其中有10个截面的主缓流区域相近。进一步对比长江航道中典型的龙口水道和杨林岩水道,发现根据算法得出的主流区宽度和实际的相比,误差在12%以内,可以满足船舶航行的需要。     

基于组合预测的RBF神经网络货运量预测方法研究

为有效进行交通货运量预测，通过对货运量影响因素的分析，建立了关于货运量影响因素的层次分析模型，根据该模型构建了基于RBF神经网络的货运量预测方法。用我国1985-2004年的货运量统计数据对该神经网络进行训练和检验，并对2005-2006两年间的货运量进行预测。预测时设定了2005-2006年2a间货运量各影响因素值，再运用RBF神经网络预测这两年的货运量。结果表明，2005年的预测值与国家统计局最近公布的实际数值有很好的一致性，表明这一方法的可行性。     

长江干线航道信息需求分析

通过对航运、港口单位,水上交通安全的管理机构、航道管理机构、引航机构、研究机构等的调研,并对有关专家、管理及技术人员进行现场咨询和问卷调查经分析,提出了航运业对长江干线航道信息的基本需求。     

长江数字航道和智能航道的分析与思考

通过阐述长江数字航道、智能航道建设、电子航道图的内涵、框架、特点和相互关系,对长江数字航道到智能航道的发展进程、建设成效进行了分析和探讨,并对长江智能航道建设的意义和前景进行了思考.     

基于组合预测模型的物流园区货运量预测研究

物流园区货运量预测直接影响到物流园区未来的规模大小、功能定位、合理布局等重大问题,因此准确预测物流量具有重要意义。目前,大多数学者往往都采用单一预测方法进行预测,但由于单一预测方法假设条件及适用范围均存在一定的局限性,导致预测精度不高。提出运用弹性系数法、灰色模型法、三次指数平滑法的组合预测模型,以某物流园区进行实例计算。研究结果表明,该方法较单一预测方法误差更小、精度更高,能够更准确地预测物流量,可以作为物流量预测的有效工具。     

内河航道科技发展预测研究

文中分析了内河航道科技的发展现状,明确了当前国家对内河转型升级的发展要求,在此基础上总结了当前内河航道科技发展的不足,并分析了内河航道科技发展需求。最后从航道系统整治技术、数字与智能航道技术和航道生态建设技术等3方面预测了内河航道科技的未来发展方向。     

资产负债率的组合预测研究

资产负债率,是负债总额与资产总额的比率,它反映总资产中有多大比例是通过借债筹资的,所以也被称为举债经营比率,常被看成是衡量一个地区(企业)经营活力的重要指标。文章以成都地区2002年至2007年度的资产负债率为研究对象,共利用成都2002年第1季度至2007年度第1季度21个样本的数据序列.对成都2007年第4季度和2008年第一季度的资产负债率发展趋势分别建立ARMA模型及GMDH自回归模型进行预测。最后根据它们的预测结果并综合考量其它统计数据、企业景气指数等影响因素.建立组合预测模型.并通过组合预测结果与实际值比较,证明方法的可行性及模型的有效性。     

基于粗糙集理论的短时交通流组合预测研究

为满足交通流诱导系统的理论需要,建立了一种基于粗糙集理论的实时交通流量组合预测模型。通过粗糙集理论来确定组合预测中的权系数,对路段的交通流做出短时预测。结合某路段的实际交通流数据,对预测模型进行仿真训练,经过比较分析,验证了该组合预测模型的有效性和实用性。     

基于贝叶斯组合模型的短期交通量预测研究

提出一种新的贝叶斯组合神经网络模型并将其应用于短期交通流量的预测。模型通过实时跟踪模型的预测表现,根据研究提出的分配算法不断调整模型的信用值,从而挑选并组合得到精度更高的预测模型。介绍了该模型的基本原理及在示范路网中的实际应用,通过选取反向传播神经网络和径向基函数神经网络,用以构造贝叶斯组合模型,并在测试数据集中进行了性能比较。计算结果表明：模型的预测性能整体上优于单一的神经网络模型,并且确保了模型预测的稳定性。     

基于灰色Verhulst-马尔可夫链组合预测方法的公路客运量预测研究

将灰色系统理论和马尔可夫链理论相结合,提出了灰色Verhulst-马尔可夫链组合预测方法来预测具有饱和状态发展趋势的观点;结合广东省公路客运量发展趋势来对该组合预测方法进行具体应用.计算分析证明,该模型较灰色Verhulst模型、灰色GM(1,1)-马尔可夫模型具有预测精度高、适应弹性大、实用性强等特点,可对公路客运量的发展趋势进行宏观把握,对宏观决策具有指导意义.     

基于组合预测模型对公路沥青路面使用性能预测的研究

当前,国内已经构建起完善的高速公路网,而各地针对高速公路的养护模式与技术手段各不相同,且缺乏一个有效的技术手段。在针对高速公路养护技术现状下,以路面使用性能预测评价为基础,构建了基于神经网络和马尔科夫组合预测的路面使用性能预测模型框架。针对路面状况指数PCI、行驶安全指数SRI、行驶质量质量RQI,通过建立组合预测模型,进行路面使用性能的预测,研究结果表明:采用加权算数平均组合、加权平方和平均组合、加权比例平均组合相较于单一的马尔科夫预测以及神经网络预测,在预测精度和预测误差范围上都要得到了很大提高,尤其是加权平方和平均组合所构成的路面使用性能预测模型获得了很好的使用性能预测结果。     

基于支持向量机的交通事故组合预测方法研究

对灰色理论、神经网络和支持向量机的预测模型进行了研究,对灰色理论、神经网络和支持向量机3种预测方法进行了线性组合、神经网络组合和支持向量机的组合预测.以1995～2004年某公路路段的交通事故次数为例,与单一预测方法结果、线性组合预测和神经网络组合预测进行对比,认为支持向量机组合预测方法比较精确.     

长江航道科技进步贡献率影响因素探析

概述了科技进步贡献率的基本涵义,分析了长江航道科技进步的经济社会效益,并以长江航道科技进步贡献率的测算方法为依据,探析长江航道科技进步贡献率的影响因素。     

组合挂车发展趋势

为了提高挂车制造工业和专业汽车运输企业的国际竞争能力，应尽快制定相关的政策与法规，缩短与先进国家之间的差距。     

长江中游航道货运承载能力表征模型与算法研究

长江中游航道货运承载能力是航运发展规划的数据基础。将长江中游不同尺寸的航段相连组成多级航道,以任意起运港和终点港之间货流量为变量,货流量之和最大为目标函数,以货运网络OD矩阵和各航段通过能力等为限制条件,用目标函数的最大值来表征长江中游航道货运承载能力。运用复杂网络理论和方法,结合港口吞吐量数据,推算货运网络OD矩阵;运用船舶跟驰理论,结合船舶领域参数,计算各航段通过能力。研究结果表明,长江中游航道货运承载能力为68.8亿t,其中长江中游下行航道货运承载能力36.9亿t,限制航段为岳阳往武汉航段,长江中游上行航道货运承载能力21.9亿t,限制航段为黄石往九江航段。     

北极航道的船舶组合导航方法

为解决新开辟的具有重要经济价值及战略意义的北极航道船舶航行安全保障问题,建立适用于北极航道的船位推算导航模型.在获取精确的初始船位前提下,利用航向、航速连续推算船舶船位,同时利用卡尔曼滤波修正累积推算误差,以获取高精度、高可靠性的推算船位.针对高纬度下的陀螺罗经航向误差较大的问题,采用卫星罗经或光纤罗经替代陀螺罗经;而对卫星定位信号异常而无法获取船位的问题,提出了自动雷达定位技术.在GPS正常时,选择GPS卫星罗经+GPS滤波的组合导航方案;在GPS异常时,选择光纤罗经+自动雷达定位滤波的组合导航方案,可为船舶在北极航道航行提供连续、准确、可靠的导航定位保障.研究结果表明,前者得到的推算船位与GPS实测船位的误差很小,均差在4.5 m左右;后者可为船舶提供2 h推算误差在50 m以内较高精度的船位.     

交通量预测中组合预测参数估计方法的研究

在现有文献研究的基础上，对组合预测模型中权系数的估计问题作了进一步研究，给出了两种估计方法，即最小平方法和最小方差法，讨论了权系数的约束条件和组合预测效果评价问题。     

江苏省内河航道船闸发展趋势分析

十二五以来,我国水运事业得到大力发展,江苏内河航道领域进入高速发展期。江苏内河航道发展受现有通航建筑物影响难以有效发挥运力,受国土资源紧张影响,新建船闸实施困难。在此背景下,规模逐步增加、新技术、新工艺普遍应用,原址扩容改造船闸逐渐增多。在干线航道船闸升级逐步完成情况下,口门、支流船闸逐渐成为运输瓶颈,支流船闸建设趋势明显。