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1.
在分析从西非到我国终端客户的铝钒土进口海运供应链(Bauxit Import Maritime Supply Chain,BIMSC)内部和外部影响因素的基础上,采用故障模式与影响分析(Failure Mode and Effects Analysis,FMEA)和模糊贝叶斯网络(Fuzzy Bayesian Network,FBN)相结合的方法,建立BIMSC风险评估方法的概念框架。采用FMEA辨识潜在的失效模式,并剖析失效原因和后果;根据失效模式潜在的因果关系建立贝叶斯网络;利用三角模糊数处理表征风险参数的不确定性,评估BIMSC风险水平,并进行敏感性分析,确定风险因子排序。研究结果表明,港口操作中的违规操作、违规指挥、货物易流态化和安全管理问题是主要的风险因素。 相似文献
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长江南京以下12.5米深水航道工程全线贯通进入常态化运行,进一步提升了长江黄金水道含金量,带来巨大的经济社会效益。本文全面调查分析工程实施以来通航变化情况,分析其为长江沿线地区带来的经济效益、社会效益和环境效益,对于进一步揭示航道工程服务经济社会发展具有重要意义。 相似文献
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面对机遇与风险并存的局面,中国港口企业如何学习河钢塞钢管理团队的成功经验,在"走出去"的过程中,用最短时间实现最大化发展近几年,随着"一带一路"倡议转入实体层面的推动,中国港口企业纷纷走出国门,积极开拓海外市场,投资项目的数量和规模不断扩大,取得了不错的成绩。 相似文献
7.
准确预测短时出租车速度是识别驾驶员异常加减速行为的前提,有助于提升乘客的安全与舒适。以城市中出租车实时移动速度为研究对象,研究了基于XGBoost的短时出租车速度预测模型。将出租车的移动速度数据集划分为训练集和测试集,构造滑动时间窗口,以时间窗口内的出租车历史移动速度的时间序列为输入变量,以出租车当前时间的移动速度为输出变量,采用前向验证的方法进行模型评估。利用基于贝叶斯算法的hyperopt模块实现模型参数的快速优化,得到模型最优参数组合,并基于深圳市2013年10月22日的出租车GPS轨迹数据集进行算例分析,将模型的预测结果与非参数回归模型、神经网络模型预测结果进行比较。研究表明:所构建的短时出租车速度预测模型的平均绝对误差(MAE)为9.841,均方根误差(RMSE)为12.711,均低于非参数回归模型和神经网络模型,提高了出租车速度的预测精度;由于出租车速度序列缺乏规律性,调整后的R2(R2 _adjusted)为0.592,且相较于其他2个模型,XGBoost模型在出租车速度发生急剧变化的时间点附近具有更优的拟合效果,避免了过拟合造成的预测精度下降。 相似文献
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9.
为确保水泥稳定碎石(CSG)基层在交通荷载反复作用的情况下不出现疲劳开裂,提出了基于结构与材料一体化控制的CSG材料强度标准的确定方法;研究了CSG基层的力学特性和疲劳特性,建立了力学强度增长模型、力学指标间的关系模型和疲劳方程;推荐了四川省典型沥青路面抗疲劳断裂的CSG基层强度标准。研究发现:CSG的各项强度指标都随养生龄期呈非线性增长,采用骨架密实结构有利于提高CSG的力学强度。提出的力学强度增长方程可以准确预估不同龄期CSG的力学强度;提出了控制疲劳开裂的CSG基层7天无侧限抗压强度标准与7天劈裂强度标准的确定方法,该方法能实现结构与材料一体化设计,可进一步提升CSG基层的疲劳寿命。 相似文献
10.
如何准确、均衡地扣修铁路运用车辆,既保证维修单位任务完成,又满足提高运输效率要求,是铁路运输管理的难点之一。本文以南宁局集团公司为例,总结分析针对检修车扣车不均衡、检修车超定量问题,采取集成数据,编制检修车管理指导子系统,强化检修车的监控与预测、扣车追踪、动态管控、均衡扣车等措施的落实效果,旨在为有效提升检修车管送能力,确保运输用车需求提供借鉴。 相似文献