基于集成学习算法的航路网络航段交通拥挤识别方法研究

基于航路网络ADS-B航迹数据定义航路网络航段交通流量、航段交通密度、航段交通饱和度、航段交通接近率4 项交通拥挤状态评价指标;采用模糊C均值聚类算法和航段历史交通拥挤状态评价指标参数划分航段交通拥挤状态等级;结合集成学习算法构建航路网络航段交通拥挤状态识别模型,实现航段交通拥挤状态的识别. 实证分析表明：航路网络交通拥挤状态集成学习识别模型对实验航路网络航段交通拥挤状态识别准确率达到98.34%,采用决策树基学习器优于k 近邻基学习器,且增加的集成学习基学习器数量可提升模型的识别精度;集成学习识别模型的识别性能优于BP神经网络模型,识别方法符合实际且具有应用价值.     

土性指标的变异特性研究

本研究以实际工程的勘察测试资料为依据,采用概率统计与随机过程理论,分析计算了地基土抗剪强度指标c、ψ和静力触探比贯入阻力p。等土性指标的均值、变异系数和相关距离等概率特征值,既是对土性指标本身的一种深入的探索。也为岩土工程的可靠性分析研究以及地基基础的设计分项系数确定提供必需的技术参数。     

模糊c-均值聚类法在干港选址中的应用

合理的干港选址,对于区域经济发展起着至关重要的作用.根据干港规划布局的影响因素,引入模糊c-均值聚类法,来验证干港选址的合理性.     

散运市场

下半年国际干散货航运市场呈底部企稳态势,受海运需求整体疲软、运力过剩影响运价反弹有限,市场仍存在大量潜在下行因素,海运需求的持续性不强,预计2016年BDI指数年度均值为500-600点.     

增长曲线模型中共同均值参数线性估计的泛容许性特征

针对增长曲线模型中共同均值参数的估计问题进行了讨论,在二次损失下得到了其共同均值参数的线性估计,在齐次线性估计中是泛容许估计的充分和必要条件.     

全球干散货运输市场

2月份国际干散货市场呈触底弱势反弹走势.2016年以来BDI每天都在刷新历史新低,2月10日跌至历史最低290点,同比下降47.8％.随着南美粮季逐渐开始,中小型船舶的需求趋于稳定,2月1 1日开始BDI连升12个交易日,2月29日报收于329点,全月BDI均值仅为307点,环比下跌20.5％,同比下跌43％.     

全球干散货运输市场

4月份国际干散货市场延续反弹走势，好望角型船运价飙升和大宗商品价格上涨是推动BDI持续上涨的主要原因。4月份BDI接连突破500点、600点和700点。4月BDI均值607点，环比上涨58.5%，同比小幅上涨2.7%。1-4月份BDI平均421点，同比下跌30.9%。
　　随着全球钢铁市场持续飙涨，钢厂高炉开工率和产能利用率继续提升，特别是中国部分大型钢企上半年订单已趋于饱和，钢厂补库存活跃，由此相应带动铁矿石进口需求。而且目前的矿价也支持矿商积极出货，好望角型船需求持续增强，跨大西洋以及远东航线的运价增长明显。