【摘要】：近年來(lái),我國(guó)港口物流快速發(fā)展,港口貨物吞吐量、港口集裝箱吞吐量快速增長(zhǎng),已經(jīng)形成了環(huán)渤海、長(zhǎng)江三角洲、東南沿海、珠江三角洲和西南沿海5大區(qū)域港口群。2011年,全國(guó)港口貨物吞吐量為832452萬(wàn)噸,在港口物流貨物吞吐量快速增長(zhǎng)的同時(shí),已經(jīng)形成了港口碼頭、后方物流節(jié)點(diǎn)及其物流園區(qū)之間的功能分工與協(xié)作關(guān)系,形成了以碼頭與物流園區(qū)等間貨物運(yùn)輸格局的港城概念與現(xiàn)實(shí),使得港口貨物集疏運(yùn)帶來(lái)的貨運(yùn)交通量對(duì)港口內(nèi)部、港口所在城市的交通造成的影響日益凸顯。本論文著重研究港口貨運(yùn)交通流的預(yù)測(cè)和配流問(wèn)題。 首先,論文分析了港口貨運(yùn)交通流特性。具體分析了港口貨運(yùn)交通的構(gòu)成、港口貨運(yùn)交通流的時(shí)間分布特征、路網(wǎng)功能導(dǎo)向特征,并以黃驊港為例,具體分析了針對(duì)大型港口發(fā)展趨勢(shì)的港城港口貨運(yùn)交通流的時(shí)間不均勻性、集疏運(yùn)路網(wǎng)功能導(dǎo)向性。 其次,論文研究港口公路集疏運(yùn)貨運(yùn)交通量預(yù)測(cè)方法。具體分析了影響港口公路集疏運(yùn)貨運(yùn)交通流的因素,建立了港口貨運(yùn)交通量的BP人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測(cè)模型,并采用黃驊港公路集疏運(yùn)系統(tǒng)實(shí)際業(yè)務(wù)數(shù)據(jù),采用Matlab仿真平臺(tái),進(jìn)行了具體的驗(yàn)證分析。 再次,論文研究了港口公路集疏運(yùn)貨運(yùn)交通配流,具體根據(jù)港口公路集疏運(yùn)路網(wǎng)交通流的時(shí)間分布特性、路網(wǎng)功能導(dǎo)向性,對(duì)配流模型中路阻函數(shù)進(jìn)行了改進(jìn),并采用黃驊港港口集疏運(yùn)網(wǎng)絡(luò)的預(yù)測(cè)數(shù)據(jù)和TransCAD仿真平臺(tái)進(jìn)行了具體的驗(yàn)證分析。
[Abstract]:In recent years, the rapid development of port logistics, port cargo throughput and port container throughput have formed five regional port groups around the Bohai Sea, the Yangtze River Delta, the southeast coast, the Pearl River Delta and the southwest coast. The national port cargo throughput is 8.32452 billion tons. With the rapid growth of port logistics cargo throughput, the functional division of labor and cooperation between port terminals, rear logistics nodes and their logistics parks have been formed. The concept and reality of port city is formed in the pattern of freight transportation such as wharf and logistics park, which makes the traffic volume brought by the collection and distribution of port cargo to the interior of the port and the traffic of the city where the port is increasingly prominent. This paper focuses on the prediction and distribution of port freight traffic flow. Firstly, the characteristics of port freight flow are analyzed. The composition of port freight traffic, the time distribution characteristics of port freight traffic flow, the function guidance characteristics of road network are analyzed in detail, and the Huanghua Port is taken as an example. The time inhomogeneity of port freight traffic flow and the function guidance of collecting and distributing network are analyzed concretely in view of the development trend of large port. Secondly, the paper studies the forecasting method of port highway transportation volume. This paper analyzes the factors that affect the traffic flow of port highway transportation, establishes the BP artificial neural network forecasting model of port freight traffic volume, and adopts the actual operation data of Huanghua Port highway transportation system, and adopts the Matlab simulation platform. The concrete verification analysis is carried out. Thirdly, the paper studies the distribution of port highway traffic, and improves the road resistance function according to the time distribution characteristics of the traffic flow and the function of the road network. The prediction data of Huanghua Port port transportation network and the TransCAD simulation platform are used to verify and analyze it.
【學(xué)位授予單位】：北京交通大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2012
【分類(lèi)號(hào)】：U491.113;F552;F542

【參考文獻(xiàn)】

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本文編號(hào)：2366310