【摘要】：貨物安全是港口企業(yè)面臨的重要問題,嚴重制約著港口物流的健康發(fā)展。干散作為港口生產活動的重要組成部分,近年來其貨物吞吐量占我國港口貨物吞吐量57%以上。而且,港口干散貨的欺詐、盜竊等貨物侵害事件時有發(fā)生,貨物安全受到極大威脅。為此,深入了解港口干散貨貨物風險事件產生的原因,構建有效的貨物風險分析模型,從而為制定有效的港口干散貨風險管理和控制策略提供理論依據(jù),是港口干散貨貨物風險管理需要解決的重要問題。傳統(tǒng)港口企業(yè)為保障貨物安全,普遍采取加強盤點、抽檢、貨物安全宣傳等措施。但是,人力和物力的持續(xù)投入給港口企業(yè)帶來巨大的經濟負擔。當前,港口貨物安全研究已經形成了豐富的風險管理理論和方法。然而仍有大量的實際問題亟待解決。一方面,現(xiàn)有港口貨物風險管理研究多基于業(yè)務經驗或專家知識制定風險管理制度和應對措施,以應對相對單一的作業(yè)環(huán)境。然而,我國港口干散貨貨物種類繁多、數(shù)量龐大、疏運密集、作業(yè)參與對象眾多且素質參差不齊,致使干散貨貨運環(huán)境復雜多變。另一方面,隨著物聯(lián)網等信息技術應用于操作環(huán)節(jié),貨物風險管理的信息化水平大幅提升,大量貨運行為和作業(yè)環(huán)境數(shù)據(jù)動態(tài)采集,如何從多源數(shù)據(jù)角度識別和分析風險成為當前研究的熱點問題之一�；谝陨蠁栴},本論文主要進行以下三方面的研究。首先,針對我國港口干散貨貨物疏運業(yè)務的基本特點,分析影響港口干散貨提貨風險的關鍵因素,深入了解港口干散貨提貨風險事件產生的原因。其次,應用多種數(shù)據(jù)處理方法和技術圖形化探索港口干散貨提貨流程中風險因素之間的依賴關系,進而構建支持基于實時動態(tài)數(shù)據(jù)的提貨風險在線預測模型;在此基礎上,面對海量的歷史提貨記錄,應用社會網絡分析方法優(yōu)化提貨風險預測模型,進一步提升預測模型的有效性。最后,本研究基于Storm搭建了流數(shù)據(jù)處理框架,集成干散貨提貨風險預測模型,實現(xiàn)在線實時動態(tài)風險預測與預警。本研究基于風險管理領域的前沿理論知識,應用多種數(shù)據(jù)挖掘方法和大數(shù)據(jù)技術分析港口提貨相關的多源異構大數(shù)據(jù),通過對比分析構建最優(yōu)的動態(tài)風險預測模型,以應對港口干散貨提貨業(yè)務中的實際風險問題。其中,本研究應用的多源異構大數(shù)據(jù)來源于廣州港公安局和廣州港集團有限公司的干散貨提貨抽檢數(shù)據(jù)、港口物流信息系統(tǒng)中生產數(shù)據(jù)、海關數(shù)據(jù)和天氣數(shù)據(jù)。研究通過對比分析決策樹、隨機森林、樸樹貝葉斯、貝葉斯網絡和社會網絡分析等多種數(shù)據(jù)分析方法構建面向實際問題的港口干散貨提貨風險預測模型。這將為大數(shù)據(jù)環(huán)境下的港口干散貨提貨風險預測提供新的研究方法與技術手段,為港口干散貨提貨風險的分級管理和抽檢策略提供重要的輔助決策信息,具有重要的科學研究意義和管理應用價值。主要研究內容和成果如下:1.梳理港口干散貨提貨業(yè)務領域知識,提取干散貨提貨風險因素集�；趯Ω劭诟缮⒇浱嶝涳L險的定義,以及貨運領域尤其是干散貨提貨領域風險問題的國內外研究現(xiàn)狀,以風險事件實例為基礎,綜合運用文獻法、專家會議法和業(yè)務流程分析法進行港口干散貨提貨風險因素分析,形成風險因素特征集。2.提出港口干散貨提貨風險關鍵因素選擇方法。在由定性分析方法獲得干散貨提貨風險因素集的基礎上,為克服因素選擇的主觀性,刪除不相關和冗余因素,提出過濾式和封裝式相結合的特征選擇方法,通過組合實驗的方式獲得最優(yōu)風險因素特征子集。3.提出基于貝葉斯網絡的港口干散貨提貨風險預測模型。鑒于貝葉斯網絡在不確定知識表達領域的優(yōu)勢,選取貝葉斯網絡構建港口干散貨提貨風險預測模型。提出以數(shù)據(jù)為驅動的貝葉斯網絡學習方法,組合多種結構學習算法、評分函數(shù)和參數(shù)學習算法進行多組實驗,構建預測模型。通過模型網絡結構和預測有效性的對比分析,選取最優(yōu)港口干散貨提貨風險預測模型。同時,應用專家知識對學習結果檢驗和修正。4.依據(jù)社會網絡理論提取提貨司機社會網絡特征,應用于提貨風險預測模型的優(yōu)化。以海量的提貨記錄為基礎,運用社會網絡分析方法,通過時間、地點、貨物所構成的三元組構建港口干散貨提貨司機社會網絡。同時,提取司機社會網絡特征,以優(yōu)化干散貨提貨風險關鍵特征集。研究發(fā)現(xiàn),提貨司機社會網絡特征能優(yōu)化港口干散貨提貨風險預測模型,大幅提升模型的預測能力。5.對風險進行分級,實現(xiàn)基于流數(shù)據(jù)處理框架的實時風險預警系統(tǒng)。根據(jù)風險預測模型輸出結果和提貨司機社會網絡結構特點,對港口干散貨提貨風險分級,并制定風險升級策略。搭建Storm流處理框架,集成提貨風險預測模型,設計和實現(xiàn)在線動態(tài)的港口干散貨提貨風險預警系統(tǒng)。
【學位授予單位】：北京交通大學
【學位級別】：博士
【學位授予年份】：2018
【分類號】：F552
【圖文】：

邐＾邋Ｃｃ＾ｃ邐８．Ｄ１Ｈ逡逑圖１－３邋２０１１－２０１５年我國港口運輸業(yè)各形態(tài)貨種占比逡逑Ｆｉｇｕｒｅ邋１－３邋Ｐｒｏｐｏｒｔｉｏｎ邋ｏｆ邋ｖａｒｉｏｕｓ邋ｆｏｒｍｓ邋ｏｆ邋ｃａｒｇｏ邋ｉｎ邋Ｃｈｉｎａ邋ｆｒｏｍ邋２０１１邋ｔｏ邋２０１５逡逑２逡逑

運輸、費用結算業(yè)務。２０１５年，我國干散貨貨物吞吐量占港口總吞吐量的比重為逡逑５７．７３％，由此可見，圍繞干散貨的港口干散貨貨運業(yè)務市場非常龐大。從貨物的逡逑流轉方向上一般分為兩種形式，如圖１－４所示，即：簽訂港口貨運業(yè)務合同一貨逡逑物進港一臨時儲存一貨物裝船一船舶離港；或相反：船舶抵港一組織卸船一貨物逡逑儲存保管一貨主提貨。圖１－４所示是港口貨運業(yè)務的一般形式，在港口的實際生逡逑產中，貨運的每一個環(huán)節(jié)均很復雜。逡逑二＾貨物進港邋４臨時存儲邋＝３邋貨物裝船邐船舶出港逡逑＞．＿邐１邐＂邐／邋Ｖ．邐ｙ邋ｖ邐ｖ邋ｖ邐ｖ邋ｖ邐ｊ逡逑１．

產業(yè)務管理系統(tǒng)及通用軟件產業(yè)》奠定了項目組在港口干散貨領域的研究基礎，逡逑由此項目組研發(fā)了廣州港集團生產業(yè)務管理系統(tǒng)。歷經十五年的發(fā)展和創(chuàng)新，項逡逑目組先后與廣州港集團有限公司共同簽訂１０余個科技項目合同，將廣州港集團生逡逑產業(yè)務管理系統(tǒng)發(fā)展為具有物聯(lián)網、互聯(lián)網＋、大數(shù)據(jù)能力的散雜貨港口物流信息逡逑系統(tǒng)。逡逑廣州港是我國華南最大綜合性樞紐港。２０１７年，廣州港完成貨物吞吐量５．６６逡逑億噸，同比增長８．４％，位居全球港口第七位。廣州港是以大宗散貨、散件雜貨為逡逑主的綜合性港口，集裝箱和滾裝車業(yè)務占比不大。廣州港集團有限公司總部、下逡逑屬七家裝卸作業(yè)公司和五家輔助作業(yè)公司，均在使用本項目組自主研發(fā)的散雜貨逡逑港口物流信息系統(tǒng)，該系統(tǒng)與港口自動化裝卸控制系統(tǒng)、港口物聯(lián)網設備高度集逡逑成，累計了海量港口生產數(shù)據(jù)。逡逑作者在攻讀碩士和博士期間，參與散雜貨港口物流信息系統(tǒng)在廣州港集團有逡逑限公司四家裝卸作業(yè)公司和三家輔助作業(yè)公司的設計、研發(fā)和實施，參與港口物逡逑聯(lián)網方案、大數(shù)據(jù)方案、互聯(lián)網＋方案設計和研發(fā)工作，積累豐富的港口物流知識。逡逑港口物流信息系統(tǒng)邐＂逡逑

本文編號：2782004