大数据环境下港口干散货提货风险分析与预警研究

发布时间：2020-08-06 06:23

【摘要】：货物安全是港口企业面临的重要问题,严重制约着港口物流的健康发展。干散作为港口生产活动的重要组成部分,近年来其货物吞吐量占我国港口货物吞吐量57%以上。而且,港口干散货的欺诈、盗窃等货物侵害事件时有发生,货物安全受到极大威胁。为此,深入了解港口干散货货物风险事件产生的原因,构建有效的货物风险分析模型,从而为制定有效的港口干散货风险管理和控制策略提供理论依据,是港口干散货货物风险管理需要解决的重要问题。传统港口企业为保障货物安全,普遍采取加强盘点、抽检、货物安全宣传等措施。但是,人力和物力的持续投入给港口企业带来巨大的经济负担。当前,港口货物安全研究已经形成了丰富的风险管理理论和方法。然而仍有大量的实际问题亟待解决。一方面,现有港口货物风险管理研究多基于业务经验或专家知识制定风险管理制度和应对措施,以应对相对单一的作业环境。然而,我国港口干散货货物种类繁多、数量庞大、疏运密集、作业参与对象众多且素质参差不齐,致使干散货货运环境复杂多变。另一方面,随着物联网等信息技术应用于操作环节,货物风险管理的信息化水平大幅提升,大量货运行为和作业环境数据动态采集,如何从多源数据角度识别和分析风险成为当前研究的热点问题之一。基于以上问题,本论文主要进行以下三方面的研究。首先,针对我国港口干散货货物疏运业务的基本特点,分析影响港口干散货提货风险的关键因素,深入了解港口干散货提货风险事件产生的原因。其次,应用多种数据处理方法和技术图形化探索港口干散货提货流程中风险因素之间的依赖关系,进而构建支持基于实时动态数据的提货风险在线预测模型;在此基础上,面对海量的历史提货记录,应用社会网络分析方法优化提货风险预测模型,进一步提升预测模型的有效性。最后,本研究基于Storm搭建了流数据处理框架,集成干散货提货风险预测模型,实现在线实时动态风险预测与预警。本研究基于风险管理领域的前沿理论知识,应用多种数据挖掘方法和大数据技术分析港口提货相关的多源异构大数据,通过对比分析构建最优的动态风险预测模型,以应对港口干散货提货业务中的实际风险问题。其中,本研究应用的多源异构大数据来源于广州港公安局和广州港集团有限公司的干散货提货抽检数据、港口物流信息系统中生产数据、海关数据和天气数据。研究通过对比分析决策树、随机森林、朴树贝叶斯、贝叶斯网络和社会网络分析等多种数据分析方法构建面向实际问题的港口干散货提货风险预测模型。这将为大数据环境下的港口干散货提货风险预测提供新的研究方法与技术手段,为港口干散货提货风险的分级管理和抽检策略提供重要的辅助决策信息,具有重要的科学研究意义和管理应用价值。主要研究内容和成果如下:1.梳理港口干散货提货业务领域知识,提取干散货提货风险因素集。基于对港口干散货提货风险的定义,以及货运领域尤其是干散货提货领域风险问题的国内外研究现状,以风险事件实例为基础,综合运用文献法、专家会议法和业务流程分析法进行港口干散货提货风险因素分析,形成风险因素特征集。2.提出港口干散货提货风险关键因素选择方法。在由定性分析方法获得干散货提货风险因素集的基础上,为克服因素选择的主观性,删除不相关和冗余因素,提出过滤式和封装式相结合的特征选择方法,通过组合实验的方式获得最优风险因素特征子集。3.提出基于贝叶斯网络的港口干散货提货风险预测模型。鉴于贝叶斯网络在不确定知识表达领域的优势,选取贝叶斯网络构建港口干散货提货风险预测模型。提出以数据为驱动的贝叶斯网络学习方法,组合多种结构学习算法、评分函数和参数学习算法进行多组实验,构建预测模型。通过模型网络结构和预测有效性的对比分析,选取最优港口干散货提货风险预测模型。同时,应用专家知识对学习结果检验和修正。4.依据社会网络理论提取提货司机社会网络特征,应用于提货风险预测模型的优化。以海量的提货记录为基础,运用社会网络分析方法,通过时间、地点、货物所构成的三元组构建港口干散货提货司机社会网络。同时,提取司机社会网络特征,以优化干散货提货风险关键特征集。研究发现,提货司机社会网络特征能优化港口干散货提货风险预测模型,大幅提升模型的预测能力。5.对风险进行分级,实现基于流数据处理框架的实时风险预警系统。根据风险预测模型输出结果和提货司机社会网络结构特点,对港口干散货提货风险分级,并制定风险升级策略。搭建Storm流处理框架,集成提货风险预测模型,设计和实现在线动态的港口干散货提货风险预警系统。
【学位授予单位】：北京交通大学
【学位级别】：博士
【学位授予年份】：2018
【分类号】：F552
【图文】：

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运输、费用结算业务。２０１５年，我国干散货货物吞吐量占港口总吞吐量的比重为逡逑５７．７３％，由此可见，围绕干散货的港口干散货货运业务市场非常庞大。从货物的逡逑流转方向上一般分为两种形式，如图１－４所示，即：签订港口货运业务合同一货逡逑物进港一临时储存一货物装船一船舶离港；或相反：船舶抵港一组织卸船一货物逡逑储存保管一货主提货。图１－４所示是港口货运业务的一般形式，在港口的实际生逡逑产中，货运的每一个环节均很复杂。逡逑二＾货物进港邋４临时存储邋＝３邋货物装船逦船舶出港逡逑＞．＿逦１逦＂逦／邋Ｖ．逦ｙ邋ｖ逦ｖ邋ｖ逦ｖ邋ｖ逦ｊ逡逑１．

产业务管理系统及通用软件产业》奠定了项目组在港口干散货领域的研究基础，逡逑由此项目组研发了广州港集团生产业务管理系统。历经十五年的发展和创新，项逡逑目组先后与广州港集团有限公司共同签订１０余个科技项目合同，将广州港集团生逡逑产业务管理系统发展为具有物联网、互联网＋、大数据能力的散杂货港口物流信息逡逑系统。逡逑广州港是我国华南最大综合性枢纽港。２０１７年，广州港完成货物吞吐量５．６６逡逑亿吨，同比增长８．４％，位居全球港口第七位。广州港是以大宗散货、散件杂货为逡逑主的综合性港口，集装箱和滚装车业务占比不大。广州港集团有限公司总部、下逡逑属七家装卸作业公司和五家辅助作业公司，均在使用本项目组自主研发的散杂货逡逑港口物流信息系统，该系统与港口自动化装卸控制系统、港口物联网设备高度集逡逑成，累计了海量港口生产数据。逡逑作者在攻读硕士和博士期间，参与散杂货港口物流信息系统在广州港集团有逡逑限公司四家装卸作业公司和三家辅助作业公司的设计、研发和实施，参与港口物逡逑联网方案、大数据方案、互联网＋方案设计和研发工作，积累丰富的港口物流知识。逡逑港口物流信息系统逦＂逡逑

本文编号：2782004