The value of options for time charterparty extension: an artificial neural networks (ANN) approach

The most frequently associated options in the physical shipping market are options to extend the charter period on time charters and additional shipment options on contracts of affreightment. The value of freight options, in practice, is estimated mostly by referring to forward curves. An option on freight has different properties from its financial counterparts, and the straightforward adoption of theoretical models does not produce promising results. In this paper, extension options, which have the property of options on futures, were transformed into regular European options before the application of the Black-Scholes model (BSM). The efficient market hypothesis, which justifies the parity of the performance of a long-term charter to that of repetitive short-term charters, worked as the basis for the transformation. The option values determined by the BSM were compared with actual realized values. Additionally, the artificial neural networks (ANN) was employed to derive the option values. This study is meaningful as the first-time application of both the closed-form solution and the ANN to the valuation of physical freight options. The research results can contribute to the quality of chartering decisions. The results could also be used in quantifying credit risk, as extension options tend to be granted to charterers with more creditability.     

几种典型的大型集装箱船导轨结构特性对比计算分析

本文以固定装载型式导轨和混合装载型式导轨为研究对象,基于有限元方法分析了不同集装箱装载工况对导轨强度、刚度的影响,同时在相同集装箱装载工况下,对不同导轨的强度、刚度进行了对比分析。结果可为集装箱导轨的设计优化提供了一定的参考。     

基于BP人工神经网络的滑坡预测分析

文章以汶川地震引发的滑坡为研究对象,以震中距、地震烈度、坡度、前缘高程、坡高和岩性等影响坡体稳定性的因素为切入点,利用BP人工神经网络对实际坡体的稳定性进行了预测分析。结果表明,BP人工神经网络方法能有效预测坡体的稳定情况。     

大跨悬索桥MTMD抖振控制的参数优化

针对悬索桥抖振控制问题,建立有限元模型,应用神经网络和遗传算法对多重调频质量阻尼器(MTMD)进行双参数优化。以某大跨悬索桥为例,利用神经网络改进的谐波合成模拟方法(RBF-WAWS法)对脉动风速进行模拟,并换算成抖振力作用主梁上,通过时程分析及后处理获取主跨跨中横桥向响应值。将响应值的均方差作为优化目标函数,以MTMD总质量、个数及阻尼比作为优化变量和约束条件,采用神经网络拟合目标函数并应用改进的自适应遗传算法进行寻优。结果表明,优化后的MTMD能有效控制悬索桥在脉动风作用下的抖振响应,减振率达48%。提出的理论与计算方法对悬索桥中MTMD的设置及参数选取具有实际工程意义。     

一种基于独立成分分析和径向基神经网络的人脸识别新方法

提出了一种新的基于独立成分分析和径向基神经网络的人脸识别方法。独立成分分析可以从高阶上消除特征数据的相关性,改进了主成分分析方法只能从2阶上消除数据相关性的弱点;最终特征数据的分类由RBF神经网络来实现。在人脸数据库上的实验结果表明该新方法的识别性能较其他方法有了很大提高。     

燃料电池气体温湿度与电堆性能分析

系统性能指标是实现燃料电池工程化应用的瓶颈之一,系统搭建和调试过程中,空气与燃料温湿度是影响质子交换膜燃料电池性能的重要因素,对系统控制策略和辅机搭配方案的制定产生很大影响。本文通过实验与统计相结合的研究方式,研究15 kW燃料电池电堆在增湿温度分别为60℃、70℃和80℃条件下分别进行氢空单侧增湿、双侧增湿和不增湿时的输出功率、发电效率和单电池电压一致性。其中输出功率采用测试台直接测量、发电效率通过经验公式计算、电压一致性则通过巡检记录和统计方法相结合的方式评价。结果表明70℃时各增湿方案下优于其他温度同等湿度条件下的电堆性能,有增湿条件明显优于无增湿方案电堆性能,而双侧增湿和氢空单侧增湿对电堆性能影响不大。     

船舶绿色电源PEMFC及其性能影响因素分析

能源与环境制约了各国经济的持续发展,绿色船舶成为当前船舶行业的发展趋势,燃料电池作为绿色电源在船舶行业具有广阔的应用前景。燃料电池是一种多输入的电化学反应装置,影响因素较多。该文在验证了质子交换膜燃料电池(Proton Exchange Membrane Fuel Cells,PEMFC)稳态建模正确性的基础上,通过稳态建模,利用MATLAB对影响PEMFC性能的各因素进行了分析讨论,并给出了各影响因素的影响大小。最后,在PEMFC的控制和设计上提出了一些指导性的建议。     

基于BP-DS证据理论的航标状态识别模型研究

内河航标标示了可航行水域的边界,是保障内河船舶安全航行的重要前提.面向内河航标不同故障模式,构建一种基于BP-DS证据理论的航标状态识别模型.采用两个BP神经网络分别训练航标基础属性数据与环境因素数据,计算独立的证据值;通过DS证据理论实现航标运行状态识别结果的决策融合.结果表明,基于BP-DS证据理论的航标状态识别模...     

正交异性组合桥面构造优化

正交异性组合桥面由于其较好的抗疲劳性能和静力承载能力、相对较轻的自重近年来在实际工程中得到较多应用。正交异性组合桥面通常由正交异性钢板和混凝土层组成,在加入混凝土层后结构刚度发生较大变化,若正交异性板仍采用传统正交异性钢桥面的构造形式将会造成不必要的钢材用量和焊接量增加。采用遗传算法,以单位面积造价最小为目标,结合现有规范考虑了构造约束和承载能力约束两类约束条件,采用两种应力控制方案,对不同桥面板跨度和混凝土厚度的正交异性组合桥面的构造进行优化。同时解决了构造改变导致荷载分配改变对承载能力分析造成的影响。优化结果表明,桥面跨度4.5m时,与未优化组合桥面相比,优化方案用钢量可降低1.7%~10.1%,焊接量可降低16.5%~31.8%。     

基于机器视觉的车辆检测与参数识别研究进展

近年来公路交通运输快速增长,交通车辆的快速准确检测与识别对智能交通系统和交通基础设施运维具有重要意义.随着机器视觉和深度学习技术的迅速发展及其在目标检测领域的广泛应用,车辆目标检测和参数识别也取得新的突破.该文从车辆参数的识别方法和应用研究两方面梳理了机器视觉和深度学习在车辆检测与参数识别领域的研究现状、最新研究成果和...