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基于模糊综合评价的航道拥堵状态识别研究
| 论文题名： | 基于模糊综合评价的航道拥堵状态识别研究 |
| 关键词： | 航道拥堵;船舶交通流;模糊综合评价 |
| 摘要： | 内河航运作为我国交通运输体系的重要部分，不仅有利于改善我国江河流域生产力的布局，还能促进矿产资源及水资源的综合开发利用，此外内河航运有利于满足物资运输和旅游发展等各方面需求，是一种节约资源环境友好的低碳运输方式。但近年来航道拥堵事件日益增多，逐渐成为限制港口发展的“瓶颈”和威胁内河航运安全通行的主要因素，不仅严重影响了内河航运的可持续发展，同时给其它交通运输行业带来巨大压力。本文运用分形理论考察船舶交通流动力系统的复杂性，在发生拥堵之前根据船舶GPS数据、航道等信息对拥堵现象做出预测，有助于管理部门做出有针对性的通航秩序管理办法和安全监管措施。 第一章首先总结了航道的研究方向主要集中在航道通行能力、航道安全水平，不论在理论上还是实际应用上都已经发展较为成熟，但极少有学者针对航道拥堵进行研究，相对于道路交通拥堵尚属空白，因此本文具有一定的研究价值。 第二章研究分析了航道深度、宽度、和弯曲半径对航道通行能力的影响，航道通行能力直接影响航道是否容易发生拥堵，因此将航道因素作为识别航道拥堵的因素之一。通过研究道路交通拥堵评价方法和拥堵状态自动判别算法，参考道路拥堵定义，给出航道拥堵的定义，确定评价航道拥堵的方法。 第三章分形分析作为一种交通流预测方法是道路交通流系统的研究热点，但船舶交通流的分形分析尚未有人进行研究，因此本文利用分形维数考察船舶交通流系统的自相似特性，结果表明船舶交通流时间序列在不同状态下（拥堵、正常和畅通）分形维数差异很大，说明船舶交通流系统在不同状态下系统复杂性具有一定差异。然后利用重标极差法分别计算不同状态下船舶交通流时间序列的长程相关性和记忆长度，结果表明三种状态下船舶交通流时间序列都具有正相关的长期记忆性，但记忆周期具有不稳定性。 最后在水路交通基础数据和业务数据整合的基础上，对船舶GPS数据进行分析和处理，结合航道信息，动态分析内河航道网交通流，建立航道拥堵状况的分级指标模型，提出基于模糊综合评价的航道拥堵状态识别模型对航道交通状态进行预测和预警。根据历史船舶GPS数据对模型进行检验，结果表明利用模糊综合评价可以有效的识别内河航道的拥堵状态。 |
| 作者： | 刘予笑 |
| 专业： | 管理科学与工程 |
| 导师： | 傅培华 |
| 授予学位： | 硕士 |
| 授予学位单位： | 浙江工商大学 |
| 学位年度： | 2014 |
| 正文语种： | 中文 |
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