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港口集装箱集疏运系统研究

发布时间:2017-08-16 14:13

  本文关键词:港口集装箱集疏运系统研究


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【摘要】:港口是一个由无数个小系统组成的巨大系统。其中,承载港口集装箱运输环节的港口集疏运系统是港口体系中最重要的系统之一。公路交通运输、铁路交通运输、水路交通运输以及大大小小的货物中转站和遍布其中的陆路道路网络等,组成了港口集疏运系统的庞大体系。港口与货源地之间的货物以集装箱运输的方式在港口集疏运网络中流通、聚集与疏散。港口集疏运系统规划与建设的核心问题是如何提升港口集疏运能力,以及如何优化各项资源配置。 本文首先讨论了港口集疏运网络的相关理论。论文从港口集装箱集疏运系统的概念出发,介绍了该系统的三个主要组成部分;随后讨论了港口集装箱集疏运网络体系下公路运输、水路运输以及铁路运输三种主要运输模式的特点以及各自的优缺点。其次,在分析货物分流的过程中,本文采用了交通分配理论中的较为先进的动态交通分配理论,论文介绍了经典的数学规划模型以及最优控制模型,紧接着构建了以Logit模型为基础的动态交通分配模型。最后,本文以珠三角港口群中的广州港为例,首先分析了广州港以及其腹地概况,分析了其集疏运系统的公路、水路以及铁路子系统概况。用灰色预测法、三次指数平滑法以及组合预测法对广州港未来五年的港口集装箱吞吐量进行预测,并根据广州港集疏运网络动态交通分配模型,对广州港的集疏运系统进行了优化研究。论文结尾提出了相关建议以及论文的结论。
【关键词】:港口 集疏运网络 动态交通分配
【学位授予单位】:华南理工大学
【学位级别】:硕士
【学位授予年份】:2014
【分类号】:F552;F224
【目录】:
  • 摘要5-6
  • Abstract6-9
  • 第一章 绪论9-17
  • 1.1 研究背景和意义9-11
  • 1.1.1 研究背景9-10
  • 1.1.2 研究意义10-11
  • 1.2 国内外相关研究情况综述11-15
  • 1.2.1 静态交通分配模型发展概况11-12
  • 1.2.2 动态交通分配理论发展概况12-14
  • 1.2.3 我国交通分配理论研究发展概况14-15
  • 1.3 研究思路与方法15-16
  • 1.4 论文技术路线图16-17
  • 第二章 港口集装箱集疏运系统概述17-25
  • 2.1 港口集装箱集疏运系统组成17-18
  • 2.2 港口集疏运系统运输模式18-22
  • 2.2.1 公路运输18-19
  • 2.2.2 水路运输19-20
  • 2.2.3 铁路运输20-22
  • 2.3 集装箱港口与货源腹地22-24
  • 2.4 本章小结24-25
  • 第三章 动态交通分配模型25-32
  • 3.1 经典数学规划模型——M-N 模型25-27
  • 3.1.1 数学规划模型——M-N 模型25-27
  • 3.1.2 M-N 模型的发展27
  • 3.2 最优控制模型27-30
  • 3.2.1 最优控制模型变量与参数设定27-28
  • 3.2.2 最优控制模型前提假设28-29
  • 3.2.3 动态系统最优分配模型29-30
  • 3.3 基于 Logit 模型的动态交通分配模型30-31
  • 3.4 本章小结31-32
  • 第四章 广州港集装箱集疏运系统分析32-59
  • 4.1 广州港概况32-39
  • 4.1.1 广州港腹地概况32-33
  • 4.1.2 广州港集疏运系统公路子系统概况33-37
  • 4.1.3 广州港集疏运系统铁路子系统概况37
  • 4.1.4 广州港集疏运系统水路子系统概况37-39
  • 4.2 广州港集装箱吞吐量预测39-46
  • 4.2.1 G(1,,1)预测模型39-43
  • 4.2.2 三次指数平滑法预测43-45
  • 4.2.3 组合预测法45-46
  • 4.3 广州港集装箱集疏运系统分流模型46-51
  • 4.4 仿真实验与结果分析51-56
  • 4.5 管理启示56-58
  • 4.6 本章小结58-59
  • 第五章 港口集装箱集疏运系统政策建议59-63
  • 5.1 多种运输方式集疏运线路规划59-60
  • 5.2 港口与腹地集疏运系统基础设施建设60
  • 5.3 共享集装箱货源腹地的港口群功能定位60-61
  • 5.4 邻近集装箱大港之间竞合关系61-62
  • 5.5 集装箱物流网络信息平台的完善62
  • 5.6 本章小结62-63
  • 结论63-64
  • 参考文献64-67
  • 附录67-69
  • 攻读硕士学位期间取得的研究成果69-70
  • 致谢70-71
  • 附件71

【参考文献】

中国期刊全文数据库 前10条

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本文编号:683717

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