【摘 要】
:
集装箱海铁联运相较于传统的单一运输方式具有高效、安全、环保等优势,若将其广泛应用于综合交通运输领域,可促进货运结构的优化和区域外向型经济的发展。高效的海铁联运运输效率需要各联运主体间及时准确的物流与信息流交互,然而目前我国不同交通方式间仍存在数据共享障碍,缺乏沟通渠道和统一的数据交互标准,各方由于数据隐私问题对数据共享的意愿并不高。铁路方制定班列开行计划时主要依据货代提报的车卡需求量和可用车流信息
论文部分内容阅读
集装箱海铁联运相较于传统的单一运输方式具有高效、安全、环保等优势,若将其广泛应用于综合交通运输领域,可促进货运结构的优化和区域外向型经济的发展。高效的海铁联运运输效率需要各联运主体间及时准确的物流与信息流交互,然而目前我国不同交通方式间仍存在数据共享障碍,缺乏沟通渠道和统一的数据交互标准,各方由于数据隐私问题对数据共享的意愿并不高。铁路方制定班列开行计划时主要依据货代提报的车卡需求量和可用车流信息,对于在港箱流信息了解途径有限。以上各方原因导致铁路运输的港口货物比重偏低,铁路运输能力未得到充分发挥,制约了港口和铁路的发展。为解决上述问题,本文引入联邦学习对到港卸船箱流进行分类建模研究,提前识别出可通过车船转运的箱流,可帮助港口方和铁路方更好制定集装箱转运方案。研究内容主要包含以下三方面:(1)海铁联运箱流车船分类标签优化模型构建与验证。明确箱流分类运筹学模型的优化目标和约束条件,设计遗传算法求解模型,并结合实际算例验证模型效果。该模型算法用于后续箱流分类模型样本的标签构造,作为箱流是否可以通过车船转运的判断依据,改善海铁联运场景中样本标签质量不佳的问题。(2)设计基于联邦学习的海铁联运箱流分类预测模型。考虑到联邦学习隐私保护前提下分布式机器学习的特点,针对数据预处理、联合建模过程中的样本对齐、模型训练和推理三方面进行详细设计。(3)使用FATE架构对箱流分类模型进行实例验证。为避免过拟合的问题,将数据集随机化划分为训练集、验证集和测试集,分别构建模型训练和预测任务,分析箱流分类模型的拟合能力和其在识别港口潜在海铁联运箱流方面的贡献。本文以广州港和广铁集团为例,对基于联邦学习的海铁联运箱流分类预测模型的有效性和适配性进行了验证,结果表明模型预测精度高达96.85%,F1-score、AUC和KS均在0.9以上,具有良好的预测性能和泛化能力。通过箱流分类预测模型可有效反映集装箱海铁联运需求量,使得当前海铁联运箱量年均提升28.08%。而箱流分类预测模型在保障用户数据隐私的同时可提供与非联邦学习算法相同的精度,后续也将内嵌至海铁联运信息共享平台,可对港口方和铁路方的车船转运作业调度安排提供辅助决策,同时提升集装箱海铁联运的车船转运效率和客户满意度,以增强货源吸引力度。图32幅,表25个,参考文献103篇。
其他文献
随着平台经济和互联网金融的快速发展,网购需求大幅增长。然而,传统的信用卡己经不能满足消费者的支付需求。因此,各大电商平台开始触及消费信贷业务,通过减轻消费者的资金压力来满足消费需求,进而扩大平台市场。但消费信贷的推出将会导致电商平台增加经营成本,也可能面临消费者的违约风险。那么,电商平台应该以什么样的策略来提供消费信贷呢?在实践中,电商平台与供应商往往通过批发模式和代理模式进行销售合作。在批发模式
自20世纪接入互联网以来,在二十多年时间里我国互联网基础设施建设取得重大进展突破,互联网普及率位居世界前列。我国作为全球最大的、充满生机的互联网市场,互联网已经融入社会发展方方面面,并发挥着重要作用。我国于2020年吹响全面脱贫的胜利号角,成功建成全面小康社会。自改革开放以来,我国农户收入一直呈现增长趋势。然而当前新冠肺炎疫情尚未平息,农户收入增速疲软等问题突出。我国农户内外交困,面临着较大收入风
随着低碳经济的发展,人们越来越重视低碳供应链。产品制造的环节比供应链中的其他环节释放更多的碳排放。因此,制造企业有责任进行绿色升级,向低能耗、低排放、高效率的模式发展。在这种情况下,制造型企业面临较大的碳减排压力。现实中,由于很多制造企业缺乏专业的减排技术,他们会将减排服务外包给节能服务公司(Energy Service Company,ESCO),但是由于缺乏专业能力,制造企业难以估计ESCO的
文章首先围绕湿陷性、胀缩性、崩解性以及敏感性四个方面,分析了湿陷性黄土的主要特点,以此阐明湿陷性黄土路基的处理特殊性;其后,对灰土挤密桩在湿陷性黄土路基处理中的应用原理进行了解释;最后,结合案例研究了灰土挤密桩在湿陷性黄土路基处理中应用的策略要点。
在“大众创业,万众创新”以及“乡村振兴”战略的新时代背景下,农村劳动者创业是新时代下增加农户家庭收入,产业兴旺的重要动力之一。然而,农村劳动者的创业主要聚焦于创新成分较少、技术含量较低的传统行业;农村劳动者不能客观认识自身的风险偏好倾向。本文基于中国家庭追踪调查数据(CFPS)2018年的数据,在理论基本分析并进行了描述性统计样本数据的基础上,首先分析了农村劳动者风险偏好与创业选择的相关性;其次利
采用胺和环氧丙烷为原料,制得一种可用作汽油清净剂主剂的聚醚胺表面活性剂,研究了催化剂用量、温度、压力、物料配比等因素对反应速率的影响,并通过高温热重分析法测试了复配产物对抑制和清除发动机沉积物的效果。结果表明,适宜的工艺条件为:环氧丙烷加成反应温度160℃;聚合反应催化剂用量0.3%、温度135~145℃、压强0.2~0.3 MPa。对比市售清净剂,当制备胺醚的总胺值为71 mg KOH/g时,复
经济快速发展,助力了科学技术水平的提升,各类先进的技术用于建筑领域中发挥了独特的优势及价值,其中BIM技术就在建筑工程设计中得到了广泛的使用,该项技术主要是借助于3D数字化技术来对建筑物建立仿真模型,将工程项目中的各种数据融入其中,为设计人员开展和实施设计工作提供方便的条件,为其提供参考。简单来说,BIM技术就是依靠于数字化模拟平台来模仿出建筑物设计的整个结构及其中的内容细节,进而实现针对建筑工程
互联网医疗日益发展扩大,改变了传统就医模式和健康服务管理模式,患者可以通过互联网平台中的在线问诊服务选择与其病情相匹配的医生进行信息交互。这种医疗服务模式缓解了医疗资源分配不均的难题,带来新的社会价值。然而,由于专业性、技术性、垄断性等特点,医疗服务中仍然存在信息不对称问题,有可能造成医疗服务供给方的信息诱导行为、难以避免的医患纠纷以及供求双方的不公平交易,医疗服务质量难以被患者专业地、客观地量化
路灯正常运行对于城市照明具有重要意义。当前路灯故障检测局限于初步的故障现象,无法辨识具体的故障类别。为实现路灯具体故障类别的检测,本文以路灯监控和数据采集系统的路灯运行数据为对象,提出了一种基于改进VMD与特征选择的路灯故障检测模型。首先,利用主成分分析法筛选路灯运行数据的主要变量参数,并用变分模态分解对筛选参数进行分解。同时,引入鲸鱼优化算法改进变分模态分解的自适应性。在特征选择方面,通过Pea