防火墙技术的几个发展趋势

防火墙是网络安全中的重要工具 .本文简要论述了防火墙技术及其优缺点 ,并讨论了防火墙在功能、结构、策略等几个方面的发展趋势 .

基于Elman神经网络的港口货物吞吐量预测

为提高港口货物吞吐量的预测精度,进而为港口建设提供数据支持,引入具有处理动态信息能力的Elman神经网络。将Elman神经网络应用于宁波舟山港的货物吞吐量预测,采用前6个月数据递归预测后一个月数据的方式构建时间序列数据,同时与BP神经网络以及RBF神经网络的预测结果进行分析比较。结果表明:在港口货物吞吐量预测方面,相比于BP神经网络以及RBF神经网络,Elman神经网络更能适应吞吐量数据随时间变化的特性,其预测值更接近实际值,其预测性能更优,且更能体现港口实际状态。

基于Adaboost的改进Elman神经网络港口吞吐量预测方法

为提高港口吞吐量的预测精度,建立基于Adaboost算法改进的Elman神经网络预测模型,进行吞吐量的预测。首先对Elman神经网络进行多次训练和迭代,然后将每个Elman神经网络作为弱预测器,基于Adaboost算法将多个弱预测器加权组合,形成Elman-Adaboost强预测器模型。经过Adaboost算法优化的强预测器对误差较大的数据样本有更强的识别能力,可以实现对数据的动态增强学习。以宁波-舟山港2011—2017年的港口吞吐量数据为样本进行仿真,分别使用BP神经网络、Elman神经网络、BP-Adaboost神经网络以及Elman-Adaboost神经网络进行预测,比较四种模型的预测精度。研究结果表明:Elman-Adaboost强预测器模型用于港口吞吐量的预测,预测结果的相对误差最大值1.91%,最小值0.06%,可以将预测误差控制在2%以下,数据拟合效果更好预测精度更高,可以作为港口吞吐量预测的一种方法。

现代信息技术对未来航海的影响

从国际互联网 (Internet)、3S(GIS、GPS、RS)、数字地球与数字海洋等信息技术的角度出发 ,分析了现代信息技术对未来航海的影响 ,论述了影响未来航海的信息系统构架。

基于Agent的网络信息收集中的“信息度”

文章首先简单描述了一个基于Agent的信息收集系统的模型。然后针对此类基于Agent的网络信息收集系统中存在的效率问题,提出了信息度的概念,用信息度反映历史查询的状态,并作为将来查询的依据,来改善在信息收集过程中的效率问题,减少将来查询的盲目性。

基于谷歌地球的船舶动态监控系统的研究与开发

针对传统的船舶动态监控系统开发周期长、成本高的问题,提出一种基于谷歌地球(Google Earth)的开发方法。分析Google Earth应用程序开发接口,定义船舶动态数据结构;采用KML技术,提出标绘船位和航向的新方法;通过新的动态数据加载方法,解决海上动态物标实时显示的问题;给出屏幕坐标到地理坐标的转换公式和流程,为实现信息查询提供理论基础。采用这种技术对成山角水域以及营口港的船舶进行监控,验证了方法的可行性和有效性。

创新考评激励机制 持续推动“量质双升”

湖北日报客户端保康频道今年4月正式上线。作为襄阳市起步最晚的山区小县媒体,保康县融媒体中心抢抓与省级主流媒体融合发展的机遇,守正创新、踔厉奋发,用心用力探索打造客户端运营“保康模式”,持续推动保康频道“量质双升”。截至11月底,累计发稿7900余条,530余条冲上“热推”频道,60余条被湖北日报“县市区频道”专版和其他版择优刊发,110余条被“学习强国”、湖北日报头条号等第三方平台大号转载。

当前国有煤炭企业反腐倡廉工作研究

在我国当前党风廉政建设和反腐败斗争形势依然严峻复杂的背景下,国有煤炭企业的反腐倡廉工作都存在哪些新情况、新问题?本文结合实际,就目前国有煤炭企业在反腐倡廉工作方面存在的问题及对策进行了探索。

建设一支忠诚干净担当的纪检监察干部队伍的思考

煤炭企业是国民经济发展的重要支撑力量,如何加强煤炭企业纪检监察干部队伍建设,进一步促进企业党风廉政建设和反腐败工作的深入扎实开展,是一个非常重要的课题。对此,笔者结合自己多年在煤炭企业工作的实际,谈一点粗浅认识。

基于循环结构优化的Elman神经网络船舶交通流量预测

针对港口的船舶交通流量预测精度不高的问题,首次采用Elman神经网络进行船舶交通流量预测,同时引入以预测误差为条件的循环结构优化Elman神经网络,并利用前6个月数据预测后一个月数据的方式重新构建原始数据。同时,将优化后的Elman神经网络应用于芜湖港船舶交通流量的预测,并与原始的Elman神经网络、反向传播(BP)神经网络以及径向基函数(RBF)神经网络的预测结果进行误差及评价指标的分析比较。结果显示,在船舶交通流量预测方面,循环结构优化的Elman神经网络的预测误差在2%以内,小于原始Elman神经网络的3%的误差,远远小于BP神经网络的8%和RBF神经网络的6%的误差,同时优化后的Elman神经网络的各项评价指标均占据优势。表明了Elman神经网络在船舶交通流量预测方面的良好适用性,同时循环结构的优化效果明显,其预测性能更优,预测值更接近实际值,具有很大的应用价值。

基于改进Shapley值的港口供应链融资联盟收益分配

港口产业生态圈建设的大背景下,港口主导、多方参与的港口供应链融资联盟能够有效推动港口供应链金融创新,助力产业发展。为解决融资联盟的收益分配问题,对传统的Shapley值法进行改进,综合考虑资源投入、风险承担、信息共享水平及客户吸引力4个影响因素,并运用经TOPSIS法修正后的云重心法确定收益分配修正值,从而弥补Shapley值法的不足。算例结果表明,改进的Shapley值法在港口供应链融资联盟收益分配过程中更具公平性和合理性,有利于联盟的稳定发展。

基于GA-BP神经网络的船舶航迹预测

为了更精确地预测船舶航行轨迹,针对BP神经网络在船舶航迹预测过程中容易陷入局部最优、预测误差较大等问题,提出采用GA算法优化BP神经网络进行船舶航迹的预测.通过构建GA-BP神经网络,对BP神经网络中的初始权值和阈值进行优化,综合考虑经纬度、航速、航向等行为特征,实现对船舶航迹的预测.以太平口水道区域内某船舶真实航行的AIS信息作为测试案例进行验证,并将预测结果与BP神经网络预测结果进行对比.结果表明,基于GABP神经网络的航迹预测模型的预测误差不超过(410^-4)°,与BP神经网络相比,MAPE和RMSE更低,具有较高的预测精度.

集装箱码头泊位智能调度系统设计

为了促进智慧港口建设,针对集装箱码头泊位和岸桥的资源分配问题,引入人工智能算法设计一套泊位智能调度系统。系统主要包括码头模块、潮汐模块、报表模块等3个模块。在码头模块中,系统采用智能算法对泊位和岸桥调度问题进行2次计算,分别以船舶在港时间最短和岸桥移动次数最少为求解目标。结合实际业务情况,对各模块功能、基础数据、界面显示、关键算法进行详细设计。系统将船舶信息、码头作业信息等集中显示在界面上,便于工作人员直观地掌握码头作业情况,有利于提高集装箱码头作业效率。

海上短波通信的建模

本文针对由陆地发出的高频无线电波,考虑当它从电离层反射到海面的情况,采用贝叶斯线性回归模型解决平静海面反射问题,进一步用EM(期望最大化)算法求解复杂贝叶斯模型进而解决汹涌海面的反射问题,并比较二者反射强度的不同;采用海上信道模型分析汹涌的海面上信号接收问题,并且进一步分析行驶的船舶使用短波进行通信,接收天气和交通报告的具体工作原理。

基于行为预测的水下无人机一致性时延处理

针对水下无人机编队在目标合围观测任务中出现的通信时间延迟问题,建立了水下无人机编队的二阶离散系统模型.通过对比有无时延对编队的影响,在一致性时延的基础上,设计了时延控制方案,给出了在固定且大于一个采样周期的时延下,相邻无人机期望位置的表达式.仿真结果表明,设计的时延控制方案能够较好的抑制时延产生的不利影响,稳态振荡系数的一阶导数平均降低75.07%,验证了行为预测方法解决时延问题的有效性.

基于行为预测的水下无人机一致性时延处理

针对水下无人机在目标合围任务中出现的通信时延问题,建立了水下无人机编队的二阶离散系统模型。通过对比有无时延的影响,在一致性时延的基础上,设计了时延控制方案,给出了在固定且大于一个采样周期的时延下,相邻无人机期望位置的表达式。仿真结果表明,时延控制方案能够较好地抑制时延的不利影响,稳态振荡系数的一阶导数平均降低24.93%,验证了行为预测方法解决时延问题的有效性。

提高供热机组运行经济性的有效策略探究

在供热改善、供热管道保温、换热设施性能、热网加热器疏水、协助设施改善等方面上,我国目前的供热机组存在运行经济性较低的状况。文章在分析提高供热机组运行经济性的约束因素的基础上,进一步对提高供热机组运行经济性的有效策略进行探究,希望以此为我国的供热机组运行经济性的完善提供一些具有价值性的参考依据。

基于蒸汽密度变化的长距离供热蒸汽管道的优化设计探索

随着科学技术的发展,在生产中使用到加热工艺的情况越来越多。部分加工车间为了满足整条流水线的作业需求,将加热蒸汽管道修建的很长,这样一来,高温蒸汽由于流速的提升,管道内的蒸汽密度就会降低,难以起到较好的加热效果,不利于生产工作的顺利进行。文章从石油化工企业的实际需求出发,探讨了长距离供热蒸汽管道的优化设计方案,充分考虑到了模型的散热性、经济性与实用性,并结合实例对长距离供热蒸汽管道优化设计模型的可行性进行了深入分析,发现确实存在最佳的蒸汽流动速度,且速度值与蒸汽压力值、密度值呈反比。希望能以此为石油化工企业节省资金、获得最佳供热效果提供必要的帮助与启发。

供热机组热、电负荷经济分配探讨

如今时代在飞速发展,对于供热机的热、电负荷如何经济分配有着重点关注,为此在进行研究后发现,如果将供热机组中的发电功率分别看做热化发电以及凝气发电这两个部分内容,就出现了一种全新的热电厂负荷分配的方式,并且这种方式比以前的方式更加简单易操作。本文就供热机组中新的经济分配热电负荷的方式进行简单的介绍与分析。

集卡动态调度路径优化算法

从整体调度的角度出发,分析了整个码头作业面的动态调度方案,提出了一种新的集装箱卡车(集卡)动态调度路径的自适应蚁群算法。运用码头GPRS系统,以集卡速度、流量、位置等相关数据建立了感知链。通过判断阻塞状况和调整可行点集,确定了信息素浓度更新策略与转移概率计算方法。针对码头路网的复杂性和蚁群算法的实时计算效率,设计了蚁群算法的步骤。将信息熵引入到蚁群算法中,运用MATLAB软件,对集卡的动态调度方案进行了仿真计算。计算结果表明:当初始集卡速度分别为50、75km.h-1,初始集卡流量分别为800、1 000veh.h-1时,集卡行驶的最短路径为4.3km,行驶时间为0.057h;集卡行驶的最优路径为8.3km,行驶时间为0.111h。可见,该算法能有效缓解码头阻塞问题,提高集卡利用率和码头作业效率。