改进的RBF神经网络在港口集装箱吞吐量预测中的应用

本文首先分析了RBF神经网络结构的基础,指出基函数中心的确定是影响网络精度的重要因素。在分析常用中心确定算法的基础上,提出了一种改进算法,给出了算法的具体实现过程。并将改进的RBF算法用于对港口集装箱吞吐量的预测评价,应用成果表明此优化神经网络用于集装箱吞吐量预测结果更加合理,精度有很大提高,有着广泛的应用前景。     

有限元程序在重特大件运输中的运用

以一艘载重15 000 t的大型半潜式甲板驳船(重任1602)装载4个超大型沉箱为例,采用直接计算法,利用国际上相关成熟的有限元程序(Ansys),进行局部结构强度计算,并对计算结果进行了分析和评估,提出了操作和结构加强建议。     

水安全风险预警系统研究

从水安全风险的角度出发,系统分析了水安全方面存在不确定因素,建立了水安全风险预警指标体系,确定了风险指标及其相应的预警阀值和预警信号,并应用系统动力学方法建立了水安全风险预警模型。     

国际货运代理人身份的辨别

国际货运代理人为委托人提供国际货物运输业务中，有时以委托人的名义为委托人办理和提供货物运输服务，有时以自己的名义为委托人办理和提供货物运输服务，有时以当事人的身份为委托人提供货物运输服务。不同的角色和身份所引起的法律责任是不相同的。在关系不明确的时候，需要根据合同约定的内容、国际货运代理人业务活动中使用的名义、提单的签发、提单记载的内容、收取报酬的方式等方面来辨别国际货运代理人的身份。     

珠江三角洲粮食吞吐量发展趋势探讨

通过对珠江三角洲地区粮食码头及吞吐量现状的分析,结合珠江三角洲地区的粮食需求和生产情况,通过产销平衡法预测未来珠三角粮食需求量及吞吐量,并分析了今后珠三角粮食运输结构的发展趋势。     

深圳东部电厂重件码头工程的选址

介绍深圳东部电厂重件运输方式和重件码头工程选址中应考虑的重要因素。     

散装货船装卸过程的潜在危险

[摘 要]以散装货船装卸货的特殊性为出发点,介绍了散装货船在装卸货物过程中可能存在的潜在危险及防范措施,旨在保证散装货船装卸过程中的安全。     

锦州港25万吨级油品码头建设规划

近几年，锦州港港口吞吐量有了快速的增长，成品油的吞吐量在全港各货种中一直居于首位，对锦州港的发展举足轻重。目前锦州港油泊位的设计通过能力只有470万t／a，而2003年已完成油品吞吐量为720万t。现有设计能力已经远远不能满足锦州港发展要求。根据这种情况，锦州港拟建设25万吨级油品码头，以满足未来发展的需求，同时加强锦州港在环渤海经济区港群中的市场竞争地位。     

道路交通事故的神经网络预测方法研究

指出了预测对道路交通安全性的重要意义以及传统预测方法存在的缺陷;运用神经网络建立时间序列的道路交通事故预测方法,克服了传统预测方法必须事先构造函数的不足之处。分析表明, 该方法的预测精度较高。     

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本文的核心工作是建立了RBF神经网络—Monte Carlo货物吞吐量预测模型，利用大连港货物吞吐量的历史数据，对2006年-2010年以及2020年的大连港货物吞吐量进行预测。以RBF神经网络的预测为基础，利用Monte Carlo仿真方法对大连港货物吞吐量的预测结果进行可信度分析。得到了预测结果区间，以及预测结果在每个区间上出现的概率。文章证明了神经网络—Monte Carlo预测模型在吞吐量预测领域中的可行性，而且预测结果为大连建设东北亚建设航运中心提供了参考依据。