集装箱港口泊位计划中的船舶作业时间预测模型研究
发布时间：2021-04-14 18:25
泊位是港口重要的资源,合理有效的船舶靠泊计划与提升泊位利用率,提升港口吞吐量,提升港口的经济效益有着密切的关系。由于泊位计划要先于船舶到港时间和船舶装卸作业计划的制定,同时又受制于船舶到港时间和装卸作业过程,制定有效而合理的泊位计划需要根据船舶到港时间,并在提前预测装卸作业时间的基础上完成,因此重点围绕集装箱船的在港作业时间预测而开展的集装箱船泊位计划的研究具有非常重要的现实意义和应用价值。本文首先对集装箱船在港作业的影响因素进行了分析,发现装卸的过程受到天气、船舶类型、待装卸集装箱量、分配岸桥的数量、岸桥装卸效率、靠泊时间等因素的影响比较大,例如风力会影响岸桥吊具的摇摆幅度,导致岸桥的装卸效率进而降低等。这些影响因素与船舶港口作业时间存在着非线性的关系,为此,需要寻找一套有效的预测方法对在港装卸作业时间进行预测。对国内外相关问题的研究现状和方法进行了分析,传统的方法用的是待装卸的集装箱量除以岸桥装卸效率进行作业时间的预测,该方法存在预测精度低,灵活性差的缺点。而在解决非线性关系问题方面,BP神经网络具有很强的建模能力,因此选择BP神经网络构建集装箱船舶港口作业时间预测模型,将影响作业...
【文章来源】：大连海事大学辽宁省 211工程院校
【文章页数】：64 页
【学位级别】：硕士
【部分图文】：
图２．１典型ｎ维网络神经元模型??Ｆｉｇ．?２．１?Ｔｙｐｉｃａｌ?ｎ－ｄｉｍｅｎｓｉｏｎａｌ?ｎｅｔｗｏｒｋ?ｎｅｕｒｏｎ?ｍｏｄｅｌ??
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【参考文献】：
期刊论文
[1]集装箱码头岸桥分配与集卡调度整合问题研究[J]. 马超,梁承姬. 广西大学学报(自然科学版). 2015(03)
[2]集装箱码头泊位计划的鲁棒优化模型[J]. 曾庆成,赵孝峰,胡祥培,杨忠振. 运筹与管理. 2015(02)
[3]时间窗限制下泊位分配问题的约束规划模型[J]. 韩晓龙,赵书杰. 辽宁工程技术大学学报(自然科学版). 2014(07)
[4]离散泊位分配装卸量加权延迟最小化策略[J]. 杨斌,岳宇菲. 河南科技大学学报(自然科学版). 2014(04)
[5]动态连续泊位分配问题的约束规划模型[J]. 秦天保,沙梅. 工业工程与管理. 2013(06)
[6]集装箱码头连续型泊位与岸桥集成调度[J]. 桂小娅,陆志强,韩笑乐. 上海交通大学学报. 2013(02)
[7]基于船舶优先权的集装箱港口泊位分配问题[J]. 童珊. 交通运输工程与信息学报. 2012(01)
[8]基于遗传算法的动态泊位分配问题优化研究[J]. 王军,李卓蓉. 中国水运(下半月刊). 2011(01)
[9]集装箱码头船舶柔性靠泊系统的仿真建模与对比分析[J]. 肖美贞,周鹏飞,王慧宇,张影. 水运工程. 2010(11)
[10]多指标综合评价方法应用中存在的问题与对策[J]. 李博. 沈阳工程学院学报(社会科学版). 2010(03)
硕士论文
[1]基于LM-BP神经网络的7度设防RC结构震害快速预测模型及系统[D]. 戴静涵.中国地震局工程力学研究所 2019
[2]遗传算法优化神经网络的谐波检测系统的研究[D]. 杨吉庆.安徽理工大学 2019
[3]基于GA-BP神经网络对原液着色纤维素色纱线的颜色预测[D]. 黄烨.天津工业大学 2019
[4]基于改进BP神经网络的负荷预测问题研究[D]. 李灿.西安理工大学 2018
[5]基于GA的BP神经网络的地震应急物资需求预测[D]. 程琼琼.西南财经大学 2016
[6]集装箱港口泊位和岸桥优化调度研究[D]. 涂闯.大连海事大学 2014
[7]基于PCA的GA-BP网络对股票预测研究[D]. 黄舟.华东理工大学 2013
本文编号：3137796
【文章来源】：大连海事大学辽宁省 211工程院校
【文章页数】：64 页
【学位级别】：硕士
【部分图文】：
图２．１典型ｎ维网络神经元模型??Ｆｉｇ．?２．１?Ｔｙｐｉｃａｌ?ｎ－ｄｉｍｅｎｓｉｏｎａｌ?ｎｅｔｗｏｒｋ?ｎｅｕｒｏｎ?ｍｏｄｅｌ??
?大连海事大学硕士学位论文???（?开始?）??产生种群并初始化??计算种群个体适应度值??选择??￣ｒ￣??交叉??一?＋?Ｎ??变异??工??计算新种群个体适应度??解码输出结果??Ｃ结束）??图２．５遗传算法执行流程图??Ｆｉｇ．?２．５?Ｇｅｎｅｔｉｃ?ａｌｇｏｒｉｔｈｍ?ｅｘｅｃｕｔｉｏｎ?ｆｌｏｗ?ｃｈａｒｔ??２．?４遗传算法优化ＢＰ神经网络概述??ＢＰ神经网络误差是高维的凹凸不平的复杂曲面，有多个局部极小值的函数，如图??２．６所示，ＢＰ神经网络误差曲面的截面如图２．７所示。??２?ｔ??－?－?－Ｖ．?－?＊?－?—?２??ｗ?＾?〇０??图２．６?ＢＰ神经网络误差曲面图??Ｆｉｇ．?２．６?ＢＰ?ｎｅｕｒａｌ?ｎｅｔｗｏｒｋ?ｅｒｒｏｒ?ｓｕｒｆａｃｅ?ｇｒａｐｈ??－２３?－??
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【参考文献】：
期刊论文
[1]集装箱码头岸桥分配与集卡调度整合问题研究[J]. 马超,梁承姬. 广西大学学报(自然科学版). 2015(03)
[2]集装箱码头泊位计划的鲁棒优化模型[J]. 曾庆成,赵孝峰,胡祥培,杨忠振. 运筹与管理. 2015(02)
[3]时间窗限制下泊位分配问题的约束规划模型[J]. 韩晓龙,赵书杰. 辽宁工程技术大学学报(自然科学版). 2014(07)
[4]离散泊位分配装卸量加权延迟最小化策略[J]. 杨斌,岳宇菲. 河南科技大学学报(自然科学版). 2014(04)
[5]动态连续泊位分配问题的约束规划模型[J]. 秦天保,沙梅. 工业工程与管理. 2013(06)
[6]集装箱码头连续型泊位与岸桥集成调度[J]. 桂小娅,陆志强,韩笑乐. 上海交通大学学报. 2013(02)
[7]基于船舶优先权的集装箱港口泊位分配问题[J]. 童珊. 交通运输工程与信息学报. 2012(01)
[8]基于遗传算法的动态泊位分配问题优化研究[J]. 王军,李卓蓉. 中国水运(下半月刊). 2011(01)
[9]集装箱码头船舶柔性靠泊系统的仿真建模与对比分析[J]. 肖美贞,周鹏飞,王慧宇,张影. 水运工程. 2010(11)
[10]多指标综合评价方法应用中存在的问题与对策[J]. 李博. 沈阳工程学院学报(社会科学版). 2010(03)
硕士论文
[1]基于LM-BP神经网络的7度设防RC结构震害快速预测模型及系统[D]. 戴静涵.中国地震局工程力学研究所 2019
[2]遗传算法优化神经网络的谐波检测系统的研究[D]. 杨吉庆.安徽理工大学 2019
[3]基于GA-BP神经网络对原液着色纤维素色纱线的颜色预测[D]. 黄烨.天津工业大学 2019
[4]基于改进BP神经网络的负荷预测问题研究[D]. 李灿.西安理工大学 2018
[5]基于GA的BP神经网络的地震应急物资需求预测[D]. 程琼琼.西南财经大学 2016
[6]集装箱港口泊位和岸桥优化调度研究[D]. 涂闯.大连海事大学 2014
[7]基于PCA的GA-BP网络对股票预测研究[D]. 黄舟.华东理工大学 2013
本文编号：3137796
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