成品油屬于易燃易爆炸危險(xiǎn)品,其配送過(guò)程一旦發(fā)生事故后果嚴(yán)重�？紤]到配送過(guò)程人群聚集程度、載重和車速的動(dòng)態(tài)變化,本文建立時(shí)變風(fēng)險(xiǎn)度量模型,運(yùn)用BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測(cè)車速,預(yù)測(cè)了城市高速路段和主干路路段的車速。在此基礎(chǔ)上,構(gòu)建了同時(shí)考慮配送成本與時(shí)變風(fēng)險(xiǎn)的成品油二次配送雙目標(biāo)路徑優(yōu)化模型,并提出改進(jìn)的多目標(biāo)列隊(duì)競(jìng)爭(zhēng)算法進(jìn)行求解。本文還采用改進(jìn)的多目標(biāo)列隊(duì)競(jìng)爭(zhēng)算法求解文獻(xiàn)報(bào)道的實(shí)例,求得非支配解完全支配文獻(xiàn)報(bào)道中的非支配解,驗(yàn)證了算法的有效性。某武漢石化企業(yè)實(shí)例研究表明,預(yù)測(cè)的車速具有較高的準(zhǔn)確度,所提出的方法能同步考慮配送過(guò)程的時(shí)變風(fēng)險(xiǎn)和配送成本,求得的Pareto最優(yōu)配送路徑集可以為企業(yè)決策者提供多樣化的選擇方案,具有較好的應(yīng)用價(jià)值。
【部分圖文】：

成品油配送過(guò)程中，油罐車到站后卸油，載重量會(huì)減少，產(chǎn)生事故的影響隨之減少，故成品油在配送過(guò)程中的風(fēng)險(xiǎn)是動(dòng)態(tài)變化的，其風(fēng)險(xiǎn)影響程度可以定量地用如圖1所示的風(fēng)險(xiǎn)影響區(qū)域面積表示。配送過(guò)程中，城市相同區(qū)域不同時(shí)間段的人群集聚程度不同，油罐車在不同時(shí)間段經(jīng)過(guò)相同區(qū)域時(shí)風(fēng)險(xiǎn)量的大小不同，考慮到載重和人群聚集程度的動(dòng)態(tài)變化，可將風(fēng)險(xiǎn)度量模型表示為式(1)[9-10]。

本文采用的是實(shí)數(shù)型編碼，變異策略是在數(shù)列中隨機(jī)產(chǎn)生兩個(gè)點(diǎn)，并交換兩個(gè)點(diǎn)的位置，繁殖策略采取的是無(wú)性繁殖，在數(shù)列中隨機(jī)產(chǎn)生兩個(gè)點(diǎn)，并在這兩個(gè)點(diǎn)這間進(jìn)行隨機(jī)排列，具體的過(guò)程如圖2所示。5 實(shí)例計(jì)算與結(jié)果分析

在成品油二次運(yùn)輸過(guò)程中，大多時(shí)間都是在高速路/快速路和主干路上行駛，所以本文主要考慮油罐車在運(yùn)輸過(guò)程中高速路/快速路和主干路上的行車速度，假設(shè)次干路速度和主干路行車速度相等。BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)傳遞函數(shù)選擇雙極S型函數(shù)，對(duì)于訓(xùn)練函數(shù)選取學(xué)習(xí)率可變的最速下降BP算法，網(wǎng)絡(luò)的迭代次數(shù)設(shè)置為1000，目標(biāo)誤差設(shè)置為0.01，不同數(shù)據(jù)的最佳網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)不同，所以對(duì)于主干路車速的預(yù)測(cè)，輸入層節(jié)點(diǎn)數(shù)為5，隱含層節(jié)點(diǎn)數(shù)為7，輸出層節(jié)點(diǎn)數(shù)為1的網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)，對(duì)于高速路/快速路的預(yù)測(cè)，輸入層節(jié)點(diǎn)數(shù)為5，隱含層節(jié)點(diǎn)數(shù)為14，輸出層節(jié)點(diǎn)數(shù)為1的網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)。數(shù)據(jù)收集選擇從2018年10月29日到12月14日工作日的35天數(shù)據(jù)，每天從7:00到20:00每30min收集一次高速路/快速度和主干路的平均車速，樣本數(shù)據(jù)為10月29日到12月9日工作日的數(shù)據(jù)，12月10日到12月14日為預(yù)測(cè)數(shù)據(jù)。本文以12月11日周二的預(yù)測(cè)為例，對(duì)預(yù)測(cè)結(jié)果進(jìn)行分析，采用MATLAB軟件對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行處理以及分析，抽取周二組的數(shù)據(jù)對(duì)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行訓(xùn)練，高速路/快速路和主干路網(wǎng)絡(luò)的R值分別為0.95596、0.97337，可見預(yù)測(cè)精度較高。為了進(jìn)一步評(píng)估模型，引入平均相對(duì)誤差（MRE），見式(18)。式中，yi為實(shí)際車速，km/h;y′為預(yù)測(cè)的車速數(shù)據(jù)，km/h。通過(guò)計(jì)算快速路的MRE值為7.99%，主干路的MRE值為5.68%，預(yù)測(cè)程度具有較高的可信度，兩者的速度對(duì)比圖如圖4所示。

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