基于主成分分析与系统聚类的港口群能级梯度测算方法

为了分析港口集聚扩散水平以及港口对区域经济的推动能力,需要有效区分港口群内各港口的能级梯度。结合主成分分析与系统聚类,提出港口群能级梯度分布的测度算法。在此基础上得出影响港口能级的各层因素的因子分析比较,评价影响港口能级梯度分布的主要指标,对合理规划港口群及协同多港口之间竞合提供理论依据;并选取环渤海港口群作为研究对象。所得结果将为环渤海港口群的合理发展提供有力支持。

基于神经网络的集装箱船港口作业时间预测模型

集装箱船港口作业时间是制作泊位计划的一个重要依据,而集装箱船港口作业时间获取的主要来源是预测。传统预测方法是用装卸集装箱量除以岸桥装卸效率,预测精度较低,且受多种因素的影响,具有复杂的非线性特点。而神经网络在解决复杂的非线性问题方面具有很强的建模能力,所以选取神经网络建立集装箱船港口作业时间预测模型。通过真实数据对预测模型进行训练学习,用测试数据集对模型进行验证,并且与传统预测方法相对比,结果表明了该预测模型在某集装箱港口预测应用的有效性。

港口突发安全事件分类与经典案例及应急处置策略研究

港口突发安全事件作为威胁港口安全的关键因素,越来越受到港口企业与安全管理部门的高度重视。本文对港口突发安全事件的特点进行研究,据此对其种类做出科学划分,并选取经典案例进行分析。在此基础上,提出可行的应急处置策略,用于指导港口在突发事件发生时正确进行人员及设备调度,以降低损失,尽快恢复港口正常生产运营。