港口群腹地集装箱运输系统网络优化配流模型

20世纪90年代以来,随着经济全球化进程加快,全球集装箱运输的增长已经超过了能源和原材料运输的增长,引领着全球运输业发展的新潮流。进入21世纪,中国加入WTO,加快了融入世界经济的步伐。由于拥有全球最多的人口和最具开拓潜力和空间的市场,且社会环境较为稳定,中国,特别是沿海的珠江和长江三角洲地区,正在朝着成为全球制造业和加     

我国无水港的发展

为探讨进一步发展我国无水港的方向与策略,阐述无水港的定义,总结无水港与内陆集装箱集散点在功能方面的区别与联系,将无水港定位为内陆地区具有报关、报验、签发提单等港口服务功能的物流中心,分析我国无水港发展现状,介绍已有的3种模式,论述无水港建设对港口发展和内地经济发展的重要性,提出我国无水港发展存在的主要问题:行政区划条块分割、无水港规模较小、缺少投资等,认为无水港的建设是一个系统工程,需要政府、港口、船公司、货主等各方通力合作。     

海峡西岸经济区港口群发展建议

分析海峡西岸经济区港口群的发展现状,剖析存在的不足与问题,结合其发展的宏观环境,提出提升海峡西岸港口群核心竞争力的对策建议：加大港口建设力度,拓展腹地范围;促进港口与“一关三检”的协调运作;建立价格协调机制,避免恶性价格竞争;发挥对台政策优势;加强集疏运体系建设。     

长江三角洲港口群的经济腹地战略

1从经济腹地看长江三角洲港口群的发展战略新加坡是一个岛国,在国土面积非常狭小、缺乏自然资源、自身市场有限的情况下,将自身融入世界经济,特别是地区经济成为其经济发展的必由之路。为此,政府实施了扩大腹地战略,把七小时飞行范围内的国家和地区,视为通商及经济发展腹地。这包括东盟、中国、印度、澳大利亚、新西兰、日本和韩国等广大的亚太地区。与有关国家签订自由贸易     

港口AIS网络的构建

构建港口船舶自动识别系统通信(AIS)网络是港口现代化建设的重要方面,文章以宁波港为例,提出港口AIS网络的构建方案,对基站选址与港口信息管理系统融合问题做了重点分析。     

集装箱港口分类探讨

提出了利用聚类分析方法来对集装箱港口进行类型化研究的思想和方法,并以近几年的集装箱吞吐量作为沿海港口特征变量,对沿海集装箱港口进行了分类;同时,用一种修正模糊度来构造港口聚类有效性函数,并运用该函数对分类结果及其有效性进行了分析评价.     

南京港腹地建设＂无水港＂的思考

作为长江集装箱港口主力军——南京港,为进一步发挥在上海组合港中的作用,确立自己江海转运主枢纽地位,争取开创第三个发展高峰,推进南京长江国际航运物流中心建设。需接纳各种资源,借助各种优势,把握各种机会,全方位提升自身实力。借鉴近几年港口业新出现的建设无水港的经验,不适为提高自身竞争力的有效途径。     

海峡西岸港口群发展问题分析及对策研究

为了对海峡西岸港口群这一继长三角、珠三角、环渤海港口群之后又一重要港口群进行进一步深入研究,本文从理论结合实际分析的角度全方位对海峡西岸港口群发展进行探讨文章介绍了海峡西岸港口群的概况,包括了其理论的提出、成长历程和重要意义;之后对其发展壮大历程中存在的主要问题进行阐述;最后借鉴国外的发展经验,提出了未来海峡西岸港口群的发展对策.     

一种集装箱港口复杂网络构建方法

当前大多数有关航运及港口复杂网络的研究对苏伊士运河各项指标的排名都未体现出其在网络中的重要性.对此,基于集装箱船运营规则,提出一种集装箱港口复杂网络构建方法.利用船舶自动识别系统(Automatic Identification System,AIS)数据构建一种L空间全球集装箱港口有向加权复杂网络,明确通过航道和港口...     

一种基于遗传算法的模糊聚类算法及其与FCM算法的结合

在各种糊聚类算法中,模糊C-均值聚类算法FCM(Fuzzy C-Mean Clustering Algorithm)的应用最为广泛.但在实际的应用中,FCM算法却容易陷入局部最优解.因此,本文首先提出了一种基于遗传算法GA(Genetic Algorithm )的模糊聚类分析方法,它利用了遗传算法随机搜索的特点,可以避免陷入局部最优解.实验表明,将该遗传算法与FCM算法结合起来进行聚类分析,比单一使用遗传算法或单一使用FCM算法进行聚类分析的效果都要好.     

加快海西港口群发展促进海峡西岸经济区建设

文中先从海西港口群发展的背景中认识到其对海峡西岸经济区建设的重要性,再从优劣势两大方面对海西港口群的现状进行了分析,从而对未来海西港口群在海峡西岸经济区建设中的发展提出了几点建议。     

模糊核聚类在船舶故障诊断中的应用

船舶故障具有非线性和模糊性的特点,本文将模糊核聚类算法应用于船舶故障诊断。首先阐述模糊核聚类算法的实现过程,并将此算法与模糊聚类在目标函数收敛性、学习能力、诊断正确率等方面进行对比,实验结果表明,本文算法在船舶故障诊断方面鲁棒性强、收敛速度快、学习能力强。     

一种新的聚类算法在数据挖掘中的应用

说明聚类算法在数据挖掘中的作用,并结合实际数据的特点,采用一种新的模糊聚类算法.该算法在事先不知聚类数的情况下,能够确定聚类数及中心点.同时,能够消除噪声对于数据的影响,适合较大规模的数据,方便进一步的数据挖掘.对实际通信信号的实验结果表明该方法是实效的.     

港口集疏运的Fuzzy规划方法

运用Ｆｕｚｚｙ线性规划和Ｆｕｚｚｙ目标规划理论给出了港口集疏运的Ｆｕｚｚｙ网络模型－－带有Ｆｕｚｚｙ容量限制的最小费用最大流模型，并以广州港为中心的货物集疏运进行模拟分析，提出集疏路径优化方案。     

一种基于遗传算法的模糊聚类算法及基与FCM算法的结合

在各种糊聚类算法中,模糊C－均值聚类算法FCM（Fuzzy C-Mean Clustering Algorithm）的应用最为广泛。但在实际的应用中,FCM算法却容易陷入局部最优解。因此,本文首先提出了一种基于遗传算法GA（Genetic Algorithm)的模糊聚类分析方法,它利用了遗传算法随机搜索的特点,可以避免陷入局部最优解。实验表明,将该遗传算法与FCM算法结合起来进行聚类分析,比单一使用遗传算法或单一使用FCM算法进行聚类分析的效果都要好。     

基于模糊聚类的数据关联融合算法

利用模糊相似性和模糊C均值聚类算法相结合，提出一种求解多传感器多目标跟踪数据关联问题的方法。该方法的目的是实现多传感器观测数据的模糊聚类，使源于不同目标的观测数据能正确划分到该目标中去。仿真结果表明，该算法可以实现数据与目标的正确关联，克服传统硬判断的一些缺点。     

离群模糊切换回归模型研究

模糊切换回归模型被广泛地应用于经济领域和数据挖掘技术中.本文在传统的模糊切换回归模型的基础上,通过为每一个数据样本分配一个动态的权值,得到了一个新的离群模糊切换回归模型,提出了FCWSRM(Fuzzy C Weighted Switching Regression Model)算法,最终得到的权重是数据分布的一种代表,将被用来发现数据集中的离群点.实验表明,离群模糊切换回归模型比传统的模糊切换回归模型具有更强的鲁棒性,并且能通过权值发现数据集中的离群点.     

一种水目标识别方法：基于模糊理论的多神经网络融合分类

在应用多种方法提取目标噪声中分类特征的研究基础上,本文设计出基于模糊理论的多神经网络融合分类器,其研究重点主要包括有监督分类的模糊聚类神经网络分类、多神经网络与模糊综合分析相结合的融合分类。基于大量海试实测信号样本的多组实验表明,该分类方法具有良好的工程应用前景。