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港口交通资源承载力预测预警模型 总被引:2,自引:1,他引:2
根据航道交通容量计算方法,建立了航道资源静态承载力模型,基于锚地规模计算方法和基准判定参数,建立了锚地资源承载力分级模型。应用排队理论,将港口码头泊位的服务强度与航道资源、锚地资源的承载力模型相融合,构建了港口交通资源承载力综合预测预警模型,并以中国南方某港口进行实例验证。计算结果表明:应用预测预警模型,2008年与2010年的航道资源承载力指数分别为0.405与0.608,锚地资源承载力综合指数分别为1.489与0.600,2008年的港口码头服务强度为0.565,计算结果与事实相符;按照货物吞吐量的增长速度,预计到2015年,最小、最大航道资源承载力指数分别为0.593与0.796,预计到2020年,最小、最大航道资源承载力指数分别为0.685与0.944;基于现有锚地资源,预计到2015年,水深小于5m的最大锚地资源承载力指数为0.177,水深在5~10m的最大锚地资源承载力指数为1.037,水深大于10m的最大锚地资源承载力指数为1.294,预计到2020年,水深小于5m的最大锚地资源承载力指数为0.210,水深在5~10m的最大锚地资源承载力指数为1.231,水深大于10m的最大锚地资源承载力指数为1.535;预计到2015年,港口码头的最小泊位服务强度为0.858,预计到2020年,港口码头的最小泊位服务强度为0.994。 相似文献
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离场航空器滑行时间预测研究 总被引:1,自引:0,他引:1
为准确预测离港航班滑行时间,结合北京首都国际机场实际运行情况,分析航空器滑行距离、场面滑行航空器数量(进,离港)、跑道运行模式对航班滑行时间的影响;并运用DBSCAN算法按每小时航班流量对机场运行时间段进行分类;根据分类结果建立多元回归模型,分别采用传统统计学和机器学习(Lasso回归)预测航空器离场滑行时间.结果表明... 相似文献
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为了创建高速列车气动噪声源识别方法,以气动声学基本波动方程为基础,将高速列车气动声源等效为无数微球形声源组成,利用声辐射和流场物理量之间的关系,并结合高速列车气动数值仿真技术,建立了高速列车偶极子声源和四极子声源的识别方法,从全新的角度对某高速列车头车气动噪声源进行识别;基于涡声方程声源项特征,进一步揭示了偶极子声源和流场流动的关系.研究结果明确了高速列车主要偶极子和四极子声源的强弱和分布特征,表明了气流的直接撞击和分离现象是产生声源的主要原因,头车及转向架区域气动噪声源以偶极子声源为主;偶极子声源强度较大位置出现在边沿较为尖锐的地方,在绝大多数情况下流体经过时涡量急剧增加,成为其形成强声源的主要原因. 相似文献