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A fuzzy optimization model of storage space allocation is proposed, and a rolling-planning method is derived. The model takes
the uncertainty of departure time of import containers and arrival time of export containers into account. For each planning
horizon, the problem is decomposed into two levels: the first level minimizes the unbalanced workloads among blocks using
hybrid intelligence algorithm; based on block workloads allocated in the above level, the second level minimizes the number
of blocks to which the same group of import containers are split. Numerical results show that the model reduces workload imbalance,
and speeds up the vessel loading and discharging process. 相似文献
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针对高速公路短时交通量的实时性、波动性和非线性的特点,将支持向量回归机(SVR)应用于高速公路短时交通量预测,并采用Gaussian损失函数来代替ε-不敏感损失函数,对原始序列进行降噪处理,为了更好的优选SVR模型参数,采用遗传算法(GA)进行参数优选,建立了基于GA优化的GA-Gaussian-SVR高速公路短时交通量预测模型,将本路段前几个时段交通量、天气因素和出行日期作为影响因素输入,结合实例进行了仿真预测.结果表明该方法可有效应用于高速公路短时交通量预测. 相似文献
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基于混沌高效遗传算法优化SVM的交通量预测 总被引:1,自引:0,他引:1
针对交通量预测本身所存在的小样本、非线性和复杂性等特点,利用支持向量机建立了基于RBF核函数的SVM交通量预测模型,采用基于混沌映射和加速遗传算法的混沌高效遗传算法对SVM模型参数C,ε和δ2进行优选,结合某市1978~2008年交通量实测资料进行了仿真验证,与GA-SVM模型和BP神经网络模型的仿真预测结果对比表明:该模型取得了较好的预测效果,可有效应用于城市交通量的预测. 相似文献
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