基于聚类分析的成都铁路局集装箱作业节点规划布局研究

发布时间：2020-07-05 01:19

【摘要】：目前,我国的铁路集装箱作业节点普遍存在着规模较小、装卸设备落后等问题,明显的制约了集装箱运输的能力和效率,所以做好铁路集装箱作业节点的新建、扩建和改建工是一项重要工作。然而不同规模的铁路集装箱作业节点在路网中所起的作用是不同的,建设成本和经济效益也是不同的,因此,如何规划一个既有路网覆盖性、又能体现区域集中性的集装箱作业节点系统,使其既能够满足铁路集装箱运输需求,又能最大限度的体现经济效益,便是摆在眼前的重要问题。 本文首先分析了全路网和成都铁路局的铁路集装箱作业节点分布特点和规模：然后提出了基于聚类分析的集装箱作业节点规模发展论证方法,并详细阐释了该方法的步骤；接下来,文章以成都铁路局下辖集装箱作业节点为研究对象做了实例研究,为保证研究的前瞻性和实用性,对聚类指标体系进行了预测：接下来通过主、客观赋权的方法对原始聚类指标体系进行赋权,后代入计算后得到未经赋权的数据集的聚类结果、经主观赋权的数据集的聚类结果和经客观赋权的数据集的聚类结果,再通过有效性检验择优选用一组聚类结果。 文章最后以上述计算结果得出结论,在成都局下辖的集装箱作业节点中,应当集中力量大力建设成都和重庆两个集装箱中心站,充分发挥其物流中心枢纽作用；加快贵州省境内遵义站、福泉站的建设,使其成为区域内枢纽节点；其余的节点则主要起到路网覆盖性作用,现阶段不宜过快发展。
【学位授予单位】：西南交通大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2011
【分类号】：F532;F224;U294.3
【图文】：

6.2基于不同赋权的数据集聚类结果比较6.2.1未经赋权处理数据集聚类结果聚类结果以谱系图展示，如下图:从下图中可以看出，当数据集未经赋权处理而直接进行聚类时，得到的聚类结果为第一类(成都、重庆);第二类(德阳、绵阳、达州、贵阳、遵义、福泉);第三类(眉山、乐山、峨眉、资中、广元、隆昌、自贡、宜宾、西昌、攀枝花、内江、永川、昭通、安顺、六盘水)。

6.2基于不同赋权的数据集聚类结果比较6.2.1未经赋权处理数据集聚类结果聚类结果以谱系图展示，如下图:从下图中可以看出，当数据集未经赋权处理而直接进行聚类时，得到的聚类结果为第一类(成都、重庆);第二类(德阳、绵阳、达州、贵阳、遵义、福泉);第三类(眉山、乐山、峨眉、资中、广元、隆昌、自贡、宜宾、西昌、攀枝花、内江、永川、昭通、安顺、六盘水)。

【参考文献】

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1 牛慧恩,陈t

本文编号：2741862