大数据背景下的船舶管理风险评估

船舶安全管理工作对于保障船舶安全航行起着十分重要的作用,传统方法如层次分析法、模糊评估法难以对船舶的管理风险进行科学的评价。为了提高船舶的管理风险评估精度,构建了粒子群算法优化RBF神经网络的船舶管理风险评估方法,首先利用粒子群算法对RBF神经网络的参数进行优化,然后利用优化的RBF神经网络对船舶管理风险进行评估,最后进行仿真测试,实验结果表明,本文方法的评估精度比对比方法的评估精度更高,同时耗时更少,可以满足对船舶的风险进行实时监控与管理。     

港口群视阈下中国沿海港口竞争力评价及类型判识

梳理港口竞争力研究历程并从港口群发展角度遴选港口吞吐能力、规模现状、发展潜力、群内发展环境四方面构建指标体系,运用熵权TOPSIS法客观评价中国沿海主要港口群内各港口的竞争力水平,并尝试改进波士顿矩阵模型对各港口类型进行识别。研究发现:(1)上海港、宁波舟山港和广州港占据了前三位,并表现出极强的竞争力;(2)环渤海港口群内各港口竞争力表现一般,长三角港口群内各港口竞争力水平呈现出较强的两极分化,珠三角港口群港口竞争力位于三者之间的上游;(3)基于改进波士顿矩阵模型将港口划分为潜力型、明星型、金牛型和瘦狗型港口。未来港口群建设中,各港口应加强合作,化域内竞争为域内一体化发展,以实现毗连港口群组的全面发展。     

船载卫星定位系统的差分算法计算研究

近年来,船载卫星通信系统发展迅速,在海洋通信和抗震救灾等方面作用显著。船载卫星定位系统作为船载卫星通信系统的重要组成部分,受到了越来越广泛的研究。本文针对当前船载卫星定位系统存在的问题,基于GPS定位系统的误差来源,对当前主流的几种GPS差分算法进行了研究,并利用载波相位差分算法进行精确定位,利用Matlab对该系统进行仿真可知,该方法具有较高的精度和较快的速度,具有进一步推广应用的潜力。     

低碳环境下车辆路径问题研究

车辆路径问题(VRP)是供应链管理中的关键问题,同时环境问题又是物流领域亟待解决的主要问题之一,所以在研究VRP过程中结合当前环境是研究低碳运输的重要方式。为实现低碳运输,文中计算油耗时考虑了车辆的载重和车速,并以最少成本作为目标函数对VRP进行研究,建立数学模型,对传统的人工蜂群算法进行改进,最后通过matlab软件进行仿真实验。     

考虑收益管理的高铁平行车次动态差别定价

基于RP(Revealed Preference)和SP(Stated Preference)调查数据，利用潜在类别模型对高铁旅客进行细分，得到旅客对平行车次不同服务属性，如列车运行时间、发车时段和舒适度的偏好程度，并对其进行量化；引入收益管理，以多列车整体收益最大为目标，构建平行车次动态差别定价模型，并设计模拟退火算法进行求解；最后，通过京沪高铁进行实例验证.结果表明：与固定票价进行客票销售相比，所提方案能够适应高峰期和平峰期不同客流特点，提高铁路客票总收益，为高铁平行车次灵活定价提供参考.     

云计算聚类挖掘算法在船舶海上信息平台中的应用

海洋数据量快速增长,如何获取有用的数据已经成为海上信息平台处理中的关键问题之一。本文在搭建的海上信息云平台上,利用Canopy算法实现海上数据的聚类分析,对云平台中的并行计算进行说明。最后进行与K-均值聚类的对比实验,从运行时间、加速比、聚类识别率等方面说明本文算法运行效率高,聚类识别效果好。     

地铁车辆车体刚性称重试验台加垫调平改进算法

针对现有刚性称重试验台,建立地铁车辆车体称重模型,并介绍了调平刚度矩阵算法。结合现场数据验证了车体称重模型及调平刚度矩阵算法的正确性。提出了现有车体称重试验台加垫调平的改进算法。经验证,该改进算法无需大量迭代计算,即能直接找出满足要求的加垫量范围,节约了计算时间。     

船舶工程中智能优化算法的应用研究

在对船舶进行工程设计时,往往需要重点考虑电气管道和通信网络的布局,同时还要兼顾各个舱室的功能都要得到充分发挥,不会互相产生干扰。本文重点研究船舶的机舱布局特点,并利用粒子群优化算法实现智能布局优化,对机舱系统中的动力传输模型和负载电机控制进行建模与仿真。仿真结果表明,此优化算法能够有效实现对船舶机舱的控制,降低其在船舶工程实现上的难度,提高动力传送的效率。