基于干散货流向的港口资源配置研究

论文摘要

随着国际干散货市场的发展,国际干散货海运量快速增长。我国作为世界经济发展的重要一极,干散货海运量也占据了全球干散货市场大量份额,成为国际干散货海运市场景气的关键所在。在此背景之下,我国港口行业也进入了一段高速发展的时期。数据显示,在2001年至2005年的5年时间里,我国沿海港口新增通过能力高达10.4亿吨,几乎相当于20世纪最后20年里我国沿海港口新增通过能力的总和。当然,港口能力大幅度提高的背后也产生了一系列问题。面对发展迅速的国际干散货市场,我国沿海各港口纷纷上马各类干散货码头,出现了重复建设、竞争激烈的局面,也导致我国岸线资源利用效率整体低下。如何控制港口盲目扩建,促进岸线资源有效利用以及如何促进区域港口群之间的协调发展,减少重复建设、促进良性竞争成为了我国港口发展所面临的重要问题。本文希望通过对国际、国内干散货运输市场的资源流向和流量的分析,应用极大熵法建立有效的静态交通需求模型,并采用智能神经网络模型实现对干散货资源在某一区域港口群内流量分配矩阵的预测。以这种流量预测结果结合港口货运成本最低的约束条件建立泊位优化模型,指导泊位规划、资源配置等港口建设中的具体问题。并以山东半岛港口群作为算例,全面落实科学发展观,寻找适合区域内港口群之间相互协作、良性竞争、优势互补、共同发展的道路,促进我国港口行业实现又好又快的发展。

论文目录

• 摘要
• Abstract
• 第1章 引言
• 1.1 研究背景和意义
• 1.1.1 研究背景
• 1.1.2 研究意义
• 1.2 国内外相关研究综述
• 1.2.1 干散货航运市场文献综述
• 1.2.2 交通流矩阵模拟预测问题的分类
• 1.2.3 国内外货流预测理论综述
• 1.3 研究的主要内容
• 1.3.1 分析国际国内干散货资源的分布以及流向
• 1.3.2 建立了干散货资源运输网络的货流量预测矩阵
• 1.3.3 建立港口建设规模优化模型
• 1.3.4 以山东半岛港口群作为算例分析
• 第2章 干散货运输市场资源流向分析
• 2.1 国际干散货运输市场概况
• 2.1.1 市场现状与发展趋势
• 2.1.2 主要航线
• 2.2 国际主要干散货资源分布与流向分析
• 2.2.1 煤炭资源运输市场
• 2.2.2 铁矿石资源运输市场
• 2.2.3 粮食运输市场
• 2.3 我国主要干散货资源流向与流量分析
• 2.3.1 煤炭运输
• 2.3.2 铁矿石运输
• 2.3.3 粮食的运输
• 第3章 基于极大熵模型的O-D矩阵神经网络预测模型
• 3.1 干散货流量预测问题描述
• 3.1.1 建立货流需求矩阵的目的
• 3.1.2 港口群内干散货流量特点分析
• 3.1.3 模型的适用性
• 3.2 区域内运输网络货流量矩阵模拟模型
• 3.2.1 极大熵法简介
• 3.2.2 极大熵模型的基本假设
• 3.2.3 实时模拟模型
• 3.3 用牛顿法求解货流量实时O-D矩阵的极大熵模型
• 3.3.1 牛顿法求解极大熵模型的过程
• 3.3.2 求解算法
• 3.4 神经网络模型在预测货流量O-D矩阵中的应用
• 3.4.1 智能神经元的概念
• 3.4.2 神经网络模型及学习算法
• 3.4.3 货流量预测模型求解
• 第4章 基于干散货货流的区域内港口泊位配置优化
• 4.1 问题描述
• 4.2 泊位配置优化模型
• 4.2.1 参数设置
• 4.2.2 目标函数
• 4.2.3 约束条件
• 4.3 模型的求解
• 4.3.1 最优解的存在性
• 4.3.2 最优解应满足的条件
• 4.3.3 寻优方法与步骤
• 第5章 山东半岛港口群内干散货泊位配置算例
• 5.1 山东半岛港口群干散货资源运输形势
• 5.1.1 港口发展概述
• 5.1.2 主要干散货内陆运输现状
• 5.2 山东半岛干散货运输货流量预测
• 5.2.1 极大熵法的基本输入
• 5.2.2 历史矩阵的计算结果
• 5.2.3 货流量矩阵的预测
• 5.2.4 影响干散货资源在山东半岛港口群内通过份额的主要因素
• 5.3 港口泊位优化模型实例解析
• 5.3.1 青岛港
• 5.3.2 日照港
• 5.3.3 烟台港
• 5.3.4 泊位优化结论
• 第6章 总结
• 6.1 论文研究工作总结
• 6.2 论文的主要创新
• 6.3 论文的不足与后续研究方向
• 参考文献
• 附录A 用牛顿法求解极大熵模型中D，H，R的算法
• 附录B 用Metlab6.0预测O-D矩阵的程序编码及误差图
• 攻读学位期间公开发表论文
• 致谢
• 研究生履历