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码头堆场预测算法的研究和应用

赵荣华

   在码头中,尤其是大型码头,航线众多,数据变更迅速,数据交换频繁,业务情景复杂,实际的生产操作中,为保证高效率、高生产,经常需要针对许多业务进行预先估算,根据估算的业务情况制定相应的策略,提前做好各种准备工作,以便快速、高效、流畅的完成操作。但在实际使用中,码头的这些估算数据并不能直接获取和得到,现有国内外的各个码头中,主要的系统都是为了完成现场操作以及工作、资源分配而设计和建立的,没有专门的系统计算和提供这一类预计的数据,这使得用户面临着,拥有大量数据,却难以得到需要的数据的尴尬。为了解决这类问题,必须要建立一个专门提供用于决策支持的各种预估数据的系统。 论文研究中发现,码头业务数据有这样一些特性:1)输入数据分散在各个系统,2)输出数据是根据输入数据的相互作用而发现的知识,3)业务类型主要在于前瞻性的预测等。根据这些特点,本文提出运用数据挖掘思想建立预测模型的方法,构建专用系统,为决策支持提供各种估算数据支持。 本文分析了建立系统的背景和目标,系统的业务需求、用户及性能需求,并根据需求对系统以及数据库进行了设计。论文对比研究了数据挖掘的各种常见算法,尤其针对预测型算法进行了详细研究,在该研究基础上最终确定采用灰色预测模型作为系统的预测算法,并对算法的精度进行了校验,结果表明,灰色预测模型是非常适用码头数据特点和预测的。 针对灰色预测算法随着预测区间过大精度会不断降低的不足,本文对比了其他研究者对该缺憾的弥补方法,并结合码头业务数据特点,分析了这些方法的不足之处,提出了复杂度和成本更低的动态重复建模的自适应性解决方法。测试和实际应用验证了这种方法是完全可行的。 系统的各项测试结果数据以及用户使用反馈表明,该研究系统性能、响应速度满足生产,数据精度满足实际需要,能方便快速的将预测结果展示给用户,供用户做出决策,解决了用户面临的数据尴尬,提高了操作效率;测试和上线表明,各方面的指标都符合需求及使用,达到了论文研究的目标。……   
[关键词]:数据挖掘;预测模型;知识发现;码头;港口;决策支持
[文献类型]:硕士论文
[文献出处]:华南理工大学2010年
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