【摘 要】
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针对节能减排背景下集装箱班轮绿色船期设计问题,通过引入碳税政策,将船舶在海上航行和在港装卸过程中产生的碳排放量转化为碳排放成本,基于集装箱码头运营商为船公司提供的多船舶到达时间窗和多装卸速率合作协议,以航线班轮运输服务周总成本最小化为目标,构建了班轮绿色船期设计混合整数非线性规划模型,设计了分段线性割线逼近算法进行模型求解.AEMX航线1000个场景的数值模拟计算验证了本文模型和算法的有效性和适用性.结果显示,船公司班轮运输服务周总成本节省了 6.75％.研究表明,基于合作协议的绿色船期设计可有效地降低班
【机 构】
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大连海事大学交通运输工程学院,辽宁大连116026
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针对节能减排背景下集装箱班轮绿色船期设计问题,通过引入碳税政策,将船舶在海上航行和在港装卸过程中产生的碳排放量转化为碳排放成本,基于集装箱码头运营商为船公司提供的多船舶到达时间窗和多装卸速率合作协议,以航线班轮运输服务周总成本最小化为目标,构建了班轮绿色船期设计混合整数非线性规划模型,设计了分段线性割线逼近算法进行模型求解.AEMX航线1000个场景的数值模拟计算验证了本文模型和算法的有效性和适用性.结果显示,船公司班轮运输服务周总成本节省了 6.75％.研究表明,基于合作协议的绿色船期设计可有效地降低班轮运输服务周总成本和碳排放量,提高船公司加油和船期设计的灵活性.
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为消除由于环境、设备和传输等影响所导致的船舶自动识别系统(Automatic Identification System,AIS)数据在时间和空间上的异常或错误,保证数据挖掘质量,提出一种基于距离分布的AIS粗数据处理算法.以2018年3月28日上海洋山港附近海域的AIS粗数据为例,标绘出船舶AIS轨迹图,验证算法的可行性和有效性.结果表明:该算法只需根据更新距离的均值和标准差,即可消除由于海上移动业务识别码(Maritime Mobile Service Identity,MMSI)误共用、AIS信息更
为提高海上交通事故量的预测精度,以单因数系统云灰色预测模型(System Cloud Grey Model,SCGM(1,1)C)为基础,提出基于马尔可夫预测理论修正和粒子群算法优化的改进SCGM(1,1)C模型.阐述SCGM(1,1)C预测模型的建模过程;结合SCGM(1,1)C与马尔科夫预测理论的优点构造马尔科夫SCGM(1,1)C预测模型;利用粒子群算法优化马尔科夫状态区间白化系数,得到经过2次修正的改进SCGM(1,1)C预测模型;以2005-2019年海上交通事故实际数据为样本,使用这3种模型分
为分析和提高内河航道网络的抗毁性,对内河航道网络抗毁性分析与优化方法开展研究.首先,提出基于通航里程和通航等级为网络边权重的内河航道加权网络拓扑模型构建方法;其次,提出内河航道网络抗毁性分析方法,包括基于网络特征的航道网络抗毁性分析方法和基于攻击仿真的航道网络抗毁性仿真方法;然后,提出基于网络介数中心性的内河航道网络优化方法;最后,以珠三角高等级航道网络为例,应用所提出的方法进行抗毁性分析和结构优化.结果表明,珠三角高等级航道网络的抗毁性有待提高,蓄意攻击对网络结构和功能的影响较为显著;所提出的航道网络优
航道是航运发展的关键要素,航道等级差异会给船舶通航带来一定的阻抗.在轴辐式网络单分配模型的基础上,考虑由航道等级差异造成的船舶转驳,建立最小化运输成本和转驳流量的双目标规划模型,并使用ε-约束算法进行优化求解,通过算例实验验证了模型的有效性.实验结果表明,航道等级差异对航运网络结构和航运效益影响显著.当航线船型固定时,为提高网络通航率,枢纽点可能选址在干支航线等级差异较小的节点,致使运输成本大幅增加;若考虑改变航线船型,则航道等级差异的影响减弱,运输成本可控制在合理范围内.
针对高纬度水域卫星船舶自动识别系统(Automatic Identification System,AIS)数据存在的属性缺失与异常等方面问题,结合IHS海事综合数据库和数据库结构化查询技术(Structured Query Language,SQL)对2015-2017年北极水域卫星AIS数据进行清洗、修复等处理,并利用数据挖掘(Data Mining,DM)与地理信息系统技术(Geographic Information System,GIS)对北极水域我国船舶活动进行可视化分析.研究表明:2015-
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