船舶物资物流管理系统

本文根据目前国内外的先进造船管理模式,探讨和分析了船舶物资物流管理系统的主功能结构,具体阐述了物资需求计划、物资的纳期计划、合同管理,仓库管理、物资领用的集托送托管理、与合同相关的财务请款、付款管理、以及以合同管理和仓库管理产生的数据为基础的财务成本预测、成本核算、成本控制等功能。     

船舶交通流组合预测方法研究

船舶交通流预测的研究能为港口设计及船舶通航安全管理提供基础性数据.基于港口特征、船舶行为和船舶交通流的历史数据,建立了一种改进的船舶交通流变权组合预测模型,较好地解决了现有船舶交通流预测算法中存在的预测精度不高、依赖于经验的不足.以天津港主航道连续9年的历史观测数据为例进行验证,结果表明,改进的组合预测模型能够减小单一模型预测中存在的不确定性,从而提高了整个预测系统的精度及其稳定性.     

集装箱船舶大型化现状与未来发展预测

美国次贷危机对全球实体经济影响的加深以及国际石油价格的剧烈变化短期内可能改变集装箱船舶大型化的趋势,但是从长期看,全球集装箱船舶大型化的趋势仍将继续。本文利用相关数据,分析预测未来集装箱船舶大型化的发展状况。     

青岛集装箱码头四期供电照明工程设计

根据四期工程的占地面积、泊位数量等条件,对大型工艺设备岸桥、轨道式场桥、冷藏箱等设备的用电量进行分析研究,通过对已建类似集装箱港口的66 kV/10 kV,110 kV/10 kV等总降压站用电负荷分析比选完成对青岛集装箱码头的电气设计.     

沉箱预制冬期施工方法及实施效果

通过对冬期预制沉箱原材料的保温措施,混凝土的搅拌,浇筑前、过程中及拆模后保温养护措施等实施过程的论述及对试验数据的分析总结,论证了冬期施工质量管理的基本要点,为类似工程施工提供参考.     

三峡枢纽过坝运输需求分析及其预测

通过对三峡枢纽过坝运输需求的深入分析,在不考虑三峡枢纽断面通过能力影响的理想状态下,运用数学模型法、弹性系数法和组合预测法对三峡枢纽区域过坝货运量进行了定量的预测,进而结合对三峡枢纽区域和长江流域未来经济及交通发展趋势的分析,以及三峡枢纽通过能力的影响分析,对定量预测结果进行了进一步修订,最终得出预测结果.     

高速公路动态交通流Elman神经网络模型

为了提高高速公路交通流建模的精度,分析了离散的高速公路动态交通流数学模型,基于Elman网络原理,建立了回归神经网络交通流模型。回归神经网络的输入层、上下文层、隐含层和输出层的节点数目分别选为8、30、30和2,采用Levenberg-Marquardt算法对回归神经网络进行训练,并对一条5路段的高速公路进行仿真。结果表明:回归神经网络平均相对误差为8.683 7×10-5,最大相对误差为4.237 1×10-4,与BP神经网络和RBF神经网络相比较,Elman回归神经网络能更好地逼近交通流数学模型,真实地描述交通流基本特性,能准确地建立动态交通流模型,适应交通状况的变化。     

我国近期道路交通事故发展趋势分析与预测

在讨论发达国家交通事故发展变化规律及我国道路交通安全现状的基础上,对我国近期交通安全形势进行分析,并采用灰色系统理论对我国未来五年的交通事故总量进行预测。对于提高道路安全水平具有积极的意义。     

基于ARIMA的交通流量短时预测

采用AKIMA方法进行交通流量趋势预测．建模是利用现场调查得到的非平稳时间序列进行数据处理、建模．并根据AIC准则进行模型定阶,最后通过实测数据进行验证,结果表明。该ARIMA模型能够获得较好的中短期预测精度,因而可用于动态交通信号控制。