海"事"山盟余音不绝2005年上海国际海事会海事论坛精彩发言摘录

最让人警醒的话 邵逸涛 （汇丰银行集团亚太分部运输、物流与建筑部执行董事） 航运业在传统上由许多中、小型营运商组成,从来与蓝筹股不沾边,其收入极不稳定.这个市场的变换比游乐场的旋转木马还要频繁和疯狂,肯定有些人会从马上摔下来,其他人也会感到难受.     

LKJ运行文件分析与典型案例研究

对列车运行监控装置(LKJ)运行文件进行分析不仅是监测LKJ硬件质量的重要手段,还可对一些常见的数据问题进行梳理.通过对距离、线路限速等典型案例进行分析解读,研究运行文件与LKJ数据之间存在的关联性,总结分析思路,对现场人员处理类似故障有一定指导意义.     

软弱围岩隧道渗漏水综合整治

结合内昆铁路安梅段几座软弱围岩隧道渗漏水整治,具体分析了渗漏水形成的原因,针对渗漏水不同形式,介绍了所采取的具体整治方法、施工工艺,整治效果良好,对类似工程具有借鉴意义.     

基于时空路径推算的城轨网络客流分配方法

针对城市轨道交通客流分布推算问题,根据自动客票采集系统（AFC）数据和列车时刻表数据,提出基于乘客出行时空路径推算的网络客流分配方法.首先,利用前述两类数据估算乘客出行时间参数;其次,使用基于插点法的可行路径搜索算法得到全网各OD (origin–destination)对的可行路径集合;再次,基于乘客进出站刷卡信息、列车时刻表数据及匹配的可行路径集合,构建乘客有效出行路径集和列车集的推算模型,获得有效出行结果集;进一步,结合所得有效结果集合与列车载客量限制,并根据列车时刻表完成列车运行推演,确定唯一的有效出行路径和所乘列车;最后,设计开发基于C#语言的城市轨道交通网络客流推算系统,对某城市轨道交通工作日客流数据进行案例研究.结果表明：客流推算系统所得的断面客流推算值与运营参照值的平均差异上、下行分别为2.03%、3.90%;列车满载率变化趋势符合线路路由特点;早晚高峰时段换乘站的换乘客流来源站点固定,但早高峰来源量比例较晚高峰稳定.     

BP-neural networks预测法在湛江港港口吞吐量预测中的应用

本文对港口吞吐量预测的方法进行了研究,分析了传统预测方法在实际应用中存在的问题,利用黑箱模型理论对湛江港近年吞吐量与建设投资额进行定性研究和定量检验,证明了港口吞吐量与建设投资额之间存在显著的正相关关系,并基于此提出基于BP-neural networks的预测方法,为湛江港港口吞吐量的预测提供了一种新的方法与途径。     

考虑乘务员值乘需求的地铁乘务轮班优化方法

乘务轮班计划是乘务计划的实施阶段，其质量影响乘务员对乘务计划的满意程度。既有研究多把所有乘务员作为一个整体，考虑均衡性等优化目标，本文则从值乘时间、任务类型和喜恶类型角度系统刻画乘务员的值乘需求，并将具有相近值乘需求的乘务员进行分组，构建乘务轮班计划优化模型，尽可能满足不同分组乘务员的值乘需求。进一步构建基于路径状态的网络图模型，通过禁忌序列表示轮转约束，以需求序列衡量值乘需求的满足程度，将问题转化为最大费用流问题进行求解。案例研究结果表明：提出的方法可以有效满足乘务员值乘需求，并确保不同乘务分组间需求满足程度的均衡性，求解方法具有较高的求解效率。     

应对通过能力下降的地铁列车运行协同调整优化方法

在地铁网络化运营条件下，突发事件影响列车运行并导致线网内乘客的出行时间显著增加。为应对单个线路区间通过能力下降的问题，采用小交路折返、暂停运行和上线运行3种策略调整故障线路时刻表，并利用缓冲时间协同调整与故障线路直接相连的其他线路。考虑列车运行安全、配线占用、车底接续等约束，构建以最小化乘客出行时间为目标的列车运行协同调整优化模型；根据策略选择方案和调整后的时刻表构建时空网络，更新乘客的路径选择；结合量子粒子群算法、时刻表推算算法和改进的Floyd算法求解模型。以某市地铁部分线网为例，结果表明：列车运行协同调整明显减少故障发生后乘客的出行时间，提高线网换乘效率，缓解故障线路换乘站的客流压力；故障发生在靠近线路中部的区间时，线网有较强的抗风险能力。     

城市轨道交通车站运营中断后网络动态脆弱性与恢复力分析方法

城市轨道交通网络的快速发展对日常运营提出了更高要求。研究突发运营中断事件下城市轨道交通网络脆弱性与恢复力能够了解网络中的薄弱环节，可为日常运营管理提供依据。首先对城市轨道交通网络脆弱性与恢复力的定义及影响因素进行讨论，构建网络动态脆弱性与恢复力分析与评价方法。然后对某市轨道交通网络在不同车站不同中断时长条件下的脆弱性与恢复力水平进行案例评估，结果揭示出网络脆弱性与中断车站客流量及其在网络中的拓扑重要性关系，以及网络恢复力与中断车站的位置及设施设备能力的关系，同时也表现出一定的时空特性。