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《上海海事大学学报》2021,(3)
为准确预测集卡的港内周转时间,进而提升整个物流系统的作业效率,通过对集装箱码头闸口数据进行深入分析,得到3种不同任务类型的集卡港内周转时间序列,并在此基础上提出一种基于小波分解和自回归移动平均(autoregressive moving average, ARMA)模型的集卡港内周转时间预测方法。该方法首先利用小波分解技术对集卡港内周转时间序列的多维变化特征进行逐层分离,再利用ARMA模型对分离后的多个时间序列分别进行拟合,然后对拟合结果进行合并,以此近似模拟原序列的时变规律,继而实现集卡港内周转时间的短期预测。为验证该方法的有效性,将数据样本划分为训练集(75%)和测试集(25%),训练集用于拟合多维ARMA模型,测试集用于检验ARMA模型的预测结果误差。研究结果表明,对于3种任务类型,该模型均可以精确预测集卡的港内周转时间,为物流企业调整集卡运输计划提供相应的技术支持。 相似文献
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文章将小波变换与人工神经网络结合,建立一种网络性能分析模型.首先对流量时间序列进行小波分解,得到多个尺度的小波系数序列,计算能量差,作为BP神经网络模型的输入,得出网络性能评价.用实际网络流量对该模型进行验证,结果表明,该模型具有较高的可行性. 相似文献
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为提高集装箱运输车(以下简称集卡)利用率,在分析和总结国内外码头集卡调度经验的基础上,建立集装箱码头发箱任务的集卡指派模型.通过Aimms平台对该模型进行求解,实现装船作业过程中集卡的自动指派功能.大量的算例分析和实际测试已验证该模型的有效性和实用性. 相似文献
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需求信息模型对供应链牛鞭效应的影响 总被引：1，自引：0，他引：1
刘红 《上海海事大学学报》2007,28(2):88-91
建立需求信息为AR(1)及ARMA(1,1)平稳可逆时间序列,采用移动平均法预测市场需求,以订货点法确定订货量的简单两级供应链牛鞭效应的量化模型,并对模型下供应链牛鞭效应的大小及其影响因素进行对比分析.对于服从ARMA(1,1)平稳可逆时间序列模型的需求,根据模型参数ρ和θ的具体情况,采用适当的历史数据期数,可有效降低供应链牛鞭效应. 相似文献
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针对集装箱岸桥与集卡集成调度问题,以卸船完工时间最小化为目标,提出考虑任务顺序约束的岸桥与集卡联合调度的混合整数规划（Mixed Integer Programming,MIP）模型和约束规划模型.为评价解的质量,设计新的下界求法.利用不同规模的实例对约束规划模型进行测试,结果显示约束规划模型能够以较快的收敛速度求解较大规模的问题,得到高质量的解.该方法克服了集装箱码头岸桥调度问题与堆场内集卡调度问题分开研究的缺陷. 相似文献
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提出了基于小波变换和隐马尔可夫模型的人像鉴别算法. 该算法首先对图像进行3级小波分解,然后把3个不同分辨率的低频子图像由小到大排列成树状结构,形成低频小波树. 接着利用独立元分析对每个小波树枝进行去相关、降维,形成特征小波树枝,并把它作为观测向量对隐马尔可夫模型进行训练,把优化的模型参数用于人脸识别. 分析了观测向量维数与识别率的关系,以及状态个数和高斯概率混合成分的个数对识别率的影响,定性描述了隐马尔可夫模型的本质. 在ORL人脸数据库上,同其他四种相关方法进行了比较,实验结果表明,该方法识别率较高,工程上易于应用. 相似文献
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为提高港口集疏运效率,减少集卡空驶,提出一种基于集卡共享的任务分配方法。以最大化承运人的总利润为目标,引入补偿机制激励承运人合作,考虑进出口任务的截止时间、承运人车队大小,建立基于码头集卡共享的任务分配模型。通过优化进出口任务分配,减少集卡空驶,并设计启发式算法求解模型。分析不同情景下承运人的利润变化,并通过算例分析验证算法的有效性。结果表明:基于集卡共享的任务分配模型能够有效地对任务分配过程进行优化和控制,进而提高集卡作业效率。 相似文献
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我国进出口贸易数据序列呈波浪上升趋势,传统预测方法难以获得理想预测效果.小波变换可去除原始信号中的噪声,灰色DGM(2,1)模型适合波动时间序列的预测.运用小波变换和灰色DGM(2,1)模型相结合的方法预测我国进出口贸易总额,取得了理想效果,2017年的预测误差仅为3.4041％,比灰色GM(1,1)模型的10.8493％减小22.4853％,比普通灰色DGM(2,1)模型的15.8011％减小46.7771％.由模型预测得到2018年我国进出口贸易总额为4.378288万亿美元. 相似文献
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波罗的海运价指数波动规律研究与预测 总被引：3，自引：0，他引：3
李正宏 《上海海事大学学报》2004,25(4):69-72
以波罗的海国际干散货运价指数(BFI)为研究对象,分析其长期趋势性波动规律,得到BFI的长期波动服从幂函数模型。结合统计分析工具分析BFI的季节性波动规律,得到每月的季节指数。在剔除趋势性和季节性因素后,建立ARMA预测模型,并进行拟合和误差分析。结果表明,ARMA预测模型对BFI指数的短期预测效果很好,特别是一步预测精度很高。 相似文献
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为准确进行港口货物吞吐量预测,采用逐步递归的方法,建立基于时间序列的港口货物吞吐量广义回归神经网络(Generalized Regression Neural Network,GRNN)预测模型.利用该模型预测某港口货物吞吐量,结果表明:对于小样本的短期预测,该模型具有适应性好、误差小等特点. 相似文献
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为有效预测具有振荡性质的港口吞吐量,提出基于正弦和的GM(1,1)幂模型(称为正弦和修正模型)。首先通过原始序列建立指数优化的GM(1,1)幂模型以描述总体趋势,然后利用正弦和描述残差中包含的周期性振荡规律,建立正弦和修正模型。利用该模型对广州港吞吐量进行预测,结果表明:该模型能够较好地描述具有周期振荡特征的港口吞吐量时间序列数据,预测精度都显著优于线性回归模型、GM(1,1)和指数优化的GM(1,1)幂模型,可将该模型用于具有振荡性质的吞吐量预测中。 相似文献
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为更准确地预测港口集装箱吞吐量,以灰色马尔科夫模型为基础,建立一种优化的灰色马尔科夫动态模型。根据上海港集装箱吞吐量历史数据建立GM(1,1)预测模型。引入无偏灰色预测理论对GM(1,1)预测模型进行优化。构造等维信息模型,及时更新预测使用的数据以形成动态预测。利用马尔科夫理论对优化后的GM(1,1)预测残差值进行修正,得出上海港集装箱吞吐量的预测值。研究结果表明,与传统灰色马尔科夫模型相比,优化的灰色马尔科夫动态模型预测精度提高了37.03%,预测值拟合曲线更加贴近实际值曲线,预测结果有更高的可信度,为上海港集装箱吞吐量预测提供了一种新的方法。 相似文献
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为探究在预知集卡进场时间与运载任务的条件下,如何低成本、高效率地对多场桥进行调度这一难题,本文以多箱区多场桥调度为研究对象,以场桥移动成本与时间窗下场桥与集卡之间的等待罚金之和最小为目标,以场桥间作业安全距离为约束,并考虑场桥作业时间的均衡性,建立数学模型.利用模拟退火算法对模型进行求解,并利用MATLAB实现算法编程.根据某港口的实例数据,通过应用程序进行多场桥调度的算法求解.求解结果与实际人工操作相比,运作成本大幅降低,作业时间也缩短,这验证了本文调度优化模型及其实现算法的有效性与显著性. 相似文献
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为准确掌握桥式起重机(简称桥吊)的动态信息,对上海外高桥集装箱桥吊的实时工况进行统计分析与预测.通过分析桥吊起升电机的振动信号和温度信号统计特性,得到振动与温度的关系;通过对信号数据的预处理,建立支持向量机(Support Vector Machine, SVM)训练模型,其中对惩罚参数和核函数参数采用交叉验证的方法进行优化;利用得到的训练模型预测后继的振动信号.与单纯用振动信号或温度信号所建的模型相比,这种振动信号与温度信号相结合的模型对电机振动信号预测的准确性更高. 相似文献
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第五代(5G)无线通信网络采用的大规模多输入多输出(MIMO)技术需要大量空口资源估计和反馈MIMO信道。除优化导频、估计和反馈设计外,对信道衰落的预测也是节约空口资源的有效途径。运用相空间重构方法研究三维信道模型相关的相空间重构参数,提出一种基于经验知识的小样本在线学习方法,对MIMO信道系数和信道容量进行预测。研究发现无线信道数据具有混沌性,相空间延迟时间和嵌入维数服从一定分布,因此可以作为实时预测的先验参数进行设定。实验结果表明,该方法预测效率比传统ARMA方法提升6倍左右,信道容量的平均误差最小为5.91%。最后,采用某市区的实测数据验证相空间重构方法的有效性,信道容量的预测平均误差最小为0.91%。 相似文献
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针对在采用massive MIMO（multiple-input multiple-output）系统的5G网络规划中,使用传统的系统级仿真方法获得信道幅值的计算量和时间开销非常大的问题,提出一种基于BP（back propagation）神经网络的自适应神经网络来预测massive MIMO系统的信道幅值。自适应神经网络由基本BP子神经网络和特征降维BP子神经网络组成,可实现对给定训练集和预测集的自适应,基于用户射线追踪数据快速准确地预测用户的信道幅值。仿真结果表明,所提出的自适应神经网络在得到与系统级仿真方法精度接近的信道幅值的同时,可大幅降低获得信道幅值的时间开销;并且与采用传统BP神经网络相比,可以明显降低训练时间、预测误差大的用户数和平均预测误差。 相似文献
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辛曼玉 《上海海事大学学报》2011,32(4):60-64
为对港口物流企业进行全面、客观的绩效评价,从可持续发展的角度出发,从物流硬件水平、物流管理与服务水平以及物流对社会的贡献率等3个方面构建港口物流绩效评价的指标体系,将突变级数法与可拓学相结合建立双层决策系统模型.应用该模型对我国7个沿海港口2005年的港口物流绩效进行评价,评价结果与这几个港口的实际发展情况基本相符. 相似文献
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针对需求不确定情况下多港口地区的多期港口投资决策问题,从政府规划角度考虑港口利润、港口经济溢出效益和消费者剩余等因素,从港口发展角度考虑港口资源的有效利用,以社会福利和区域港口资源利用率最大为目标,构建多目标优化模型。利用多目标粒子群优化算法对所建模型进行求解。以某沿海地区港口投资决策为例进行分析,得到区域港口的多期投资方案。结果显示,利用所建模型能够有效得出综合考虑多方利益的港口投资方案,为需求不确定情况下的区域港口投资决策提供参考。 相似文献
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为将口岸物流信息化积累的海量数据用于决策支持,应用数据仓库技术对口岸物流历史数据进行多维联机分析处理(Online Analytical Processing,OLAP),创建基于数据仓库技术的口岸物流数据多维分析模型,并探讨数据仓库技术在口岸物流分析中发挥的作用、构建模式和应用前景.结果表明建立数据仓库进行OLAP可对口岸物流相关部门和单位提供决策参考依据. 相似文献