考虑碳排放成本的水铁联运集卡路径优化

针对水铁联运集装箱港口堆场与铁路作业区的集卡水平运输过程中产生的碳排放问题,以及集装箱的运输方式的组合,建立以碳排放成本为目标路径规划模型,采用变邻域搜索算法对模型进行求解,得到引入铁路作业区的港口碳排放集卡作业路径的选择结果。通过设计相关算例,利用MATLAB对模型进行求解,从而得到碳排放成本最小下的最优路径选择结果,据此说明该模型的可行性。

考虑多重时间窗的低碳多式联运路径优化模型

多式联运具有参与对象多、运作环节复杂等特点。在经济性、时效性背景下,以中转节点硬时间窗及运输任务限制软时间窗为约束,将运输成本、碳排放成本和转运成本综合费用最小作为目标,建立带有时间惩罚约束的线性整数规划模型,并设计基于蒙特卡洛抽样自适应遗传算法,进行模型有效性的验证。结果表明:对于权重侧重点的不同,从而影响多式联运对运输路径和运输模式的决策,其中时间不确定性对总成本的影响是显著的,表现出正向作用的趋势。考虑多重时间窗更加符合实际,为制定并优化多式联运方案提供决策支持。

改进粒子群算法支持向量机的烟台港货物吞吐量预测

为了精准预测港口货物吞吐量,文章研究了改进粒子群算法支持向量机模型。引入自适应惯性权重以及最优粒子扰动决策,来优化支持向量机中的惩罚参数C和核函数参数g。基于1978—2020年烟台港吐吞量进行实证分析,对比改进支持向量机模型和原本支持向量机模型的平均相对误差,预测效果优于SVM模型,因此为港口货物吞吐量提供技术支持。

基于层次分析法的成山头商渔船碰撞安全评价

为减少成山头水域商渔船碰撞事故的发生,分析引发事故的主要影响因素,邀请相关专家参与问卷调查,对成山头水域近10 a的商渔船碰撞事故进行系统分析,从事故致因理论“人-机-环-管”4个角度研究事故影响因素,构建成山头商渔船碰撞安全风险评价体系,运用层次分析法(analytic hierarchy process,AHP)构建比较矩阵,对各影响因素进行权重分析。结果表明:人员因素是造成成山头商渔船碰撞的主要影响因素,其余依次是管理因素、船舶因素和环境因素,并根据各影响因素的权重及特点提出针对性整改意见,为商渔船避碰研究提供一定的理论参考。

船舶全局路径规划相关算法研究综述

为优化船舶全局路径规划算法、提高无人艇自主航行水平,将全局路径规划算法分为传统全局路径规划算法和智能全局规划算法,对各类算法的发展背景、设计原理及具体路径规划场景下的应用优化进行对比分析,并对全局路径规划算法的发展趋势进行展望。研究成果可为无人艇全局路径规划算法的优化提供一定参考。

基于灰色马尔可夫模型的山东辖区海上险情事故量预测

为确保山东海域辖区的水上交通安全,减少海上险情事故,提高水路运输的安全性,分析山东海域辖区内2010—2021年的海上险情事故量,采用灰色模型(grey model,GM)中的GM(1,1)模型与马尔可夫理论相结合的灰色马尔可夫模型预测山东海域辖区未来2 a的海上险情事故量,采用MATLAB软件编程求解。预测结果表明:灰色马尔可夫模型预测结果的平均相对残差比仅使用GM(1,1)模型提高5.2408%,预测精度进一步提高。研究结果为改善山东海域辖区的船舶航行安全,建立海上交通预警机制提供可靠的数据参考。

基于灰色马尔可夫链模型的辽宁海上交通事故量预测

为了进一步确保辽宁海域的水上交通安全,减少船舶碰撞事故的发生,促进港口和航运经济的发展,提高水路运输的安全性,本文通过分析辽宁海域2011年至2020年的船舶碰撞事故量,并结合辽宁海域的实际情况及海区特点,利用灰色马尔可夫链预测模型对辽宁海域内的船舶碰撞事故量进行了预测,并对预测结果进行了马尔科夫链修正,利用Matlab软件进行编程求解。结果显示,该模型的预测精度比仅使用GM(1,1)模型平均相对误差减少了3.87%。因此,使用马尔科夫链修订后的预测结果可以大大提高预测精度,为辽宁海域建立船舶碰撞交通预警机制提供有力的参考依据。

基于改进无偏灰色马尔科夫动态模型的山东海上辖区险情事故量预测

为进一步提高海上险情事故量的预测精度,建立改进无偏灰色GM(1,1)和马尔科夫链修正预测理论相结合的改进无偏灰色马尔科夫动态预测方法模型。以山东海域辖区内近十年的海上险情事故统计量为样本数据,通过数据的动态迭代改进了灰色GM(1,1)模型的预测精度,与改进马尔科夫链修正预测相结合对残差进行了修正,与传统GM(1,1)、无偏灰色GM(1,1)和传统灰色马尔科夫模型进行了对比。结果表明,改进无偏灰色马尔科夫动态模型的预测精度相较于其它模型分别提高了7.3517%、6.3417%和3.2608%,验证了方法的有效性。