基于选择性深度集成的集装箱吞吐量混合预测模型研究EI北大核心CSCDCSSCI

精准预测集装箱吞吐量是合理规划港口建设、制定港口作业计划和调整港口发展方向的重要基础.针对港口集装箱吞吐量的复杂非线性特征,本文提出了基于选择性深度集成的集装箱吞吐量混合预测模型(HMSD).该模型首先使用经验模态分解方法将原始集装箱吞吐量时间序列分为若干个本征模函数和余波序列.考虑到各本征模函数的高度非线性特征,分别训练长短时记忆网络、门控循环单元和卷积神经网络三种深度学习模型作为基准模型对其进行预测,再运用改进的数据分组处理技术(GMDH)建立选择性深度集成模型,得到各本征模函数的集成预测结果,进一步采用自回归求积移动平均模型预测线性余波序列,将全部本征模函数和余波的预测值进行整合得到总的集装箱吞吐量预测值.为验证提出的模型在集装箱吞吐量预测上的性能,本文选取我国吞吐量具有显著差异的六个港口进行实证,结果表明该模型在六个港口上均具有最好的预测效果,最后还运用HMSD模型给出了2021年1月至2022年12月六个港口集装箱吞吐量的样本外预测值.     

基于鲁棒反应式策略的泊位和岸桥联合调度

集装箱码头作为一个复杂的物流节点, 会受到多种不确定性因素的影响. 针对这种情况, 为保证码头作业计划能够平滑执行、提高系统的鲁棒性, 提出了一种基于鲁棒反应式策略的泊位和岸桥联合调度方法, 重点研究当不确定性因素发生时, 如何通过泊位和岸桥联合实时调度提高系统的鲁棒性. 泊位和岸桥联合实时调度策略分成两部分考虑: 即泊位实时调度和岸桥实时调度; 前者采用了ASAP (as soon as possible)的调整策略; 后者采用MAS (multi-agent system)技术, 充分利用码头的岸桥资源, 设计出了一种基于CNP (contract-network-protocol)协商机制的岸桥实时调度模型. 仿真实验表明在执行阶段采用这种泊位和岸桥联合实时调度策略相比仅采用泊位实时调度策略, 可以更有效地降低不确定因素所带来的影响, 进一步提高系统的鲁棒性.     

增强选择性机会中继解码转发协议

提出了一种增强选择性机会中继解码转发协议,采用了3种传输模式:直传模式,直接重复传输模式和机会中继解码转发模式,系统通过目的节点检测接收到的信噪比范围来选择传输模式.同时,给出了该协议的中断概率性能的精确闭式表达和吞吐量.通过理论分析和数值仿真表明:该协议不仅具有选择性机会中继解码转发的高中断概率性能,而且兼具增强型机会中继解码转发的高吞吐量性能.     

基于冲突感知的IEEE 802.11 DCF性能分析模型

对IEEE 802.11 DCF机制的核心算法二进制指数退避算法提出一种基于冲突感知的分析模型:基于平均竞争窗口与冲突概率之间的关系,得到在饱和条件下系统的延时和吞吐量分析模型,并得出基本接入模式与RTS/CTS接入模式的切换门限值。该模型简化了BEB算法,降低了计算复杂度,但能很好地反映算法特性。通过理论分析与OPNET仿真,验证了模型的正确性,同时为预测和优化无线网络系统的性能提供理论依据。     

MPTCP动态预留数据调度策略研究

多路径传输协议（multipath transmission control protocol, MPTCP）是一种基于TCP协议的传输协议,具有高吞吐量、高带宽利用率、高传输速率等优点,且MPTCP向后兼容TCP,支持现有中间件。针对导致MPTCP的传输性能下降的MPTCP中出现乱序、缓存阻塞等问题,综合考虑每条子路径的往返时延RTT（round trip time）和接收端成功接收到的数据包个数,设计了一种动态预留数据调度算法（dynamic resource reservation data scheduling,DR-RS）,当每次需要传输数据包时,子路径的发送缓存按照合理的策略为所需传输的数据包预留空间,尽量使数据包能够按序到达接收端,避免接收端缓存阻塞。利用NS-3仿真工具,对比分析了DR-RS性能,结果表明,DR-RS更合理,能使MPTCP的传输更稳定并提高了传输吞吐量,达到了负载均衡。     

探测包大小对可用带宽测量精度影响分析

分析了用于测量可用带宽的网络模型和计算方法,构建虚拟IP网络环境,选用典型工具反复实验;采取人工干预包的大小的方法,找出最佳传输包的大小,得出适应不同网络环境的合理测量方法．     

基于马尔科夫状态空间的水声OFDM资源分配

在水声自适应OFDM系统中,CSI(channel state information)是资源分配的基础。接收机必须及时地把信道信息反馈给发射机,然后接收机中的调制器根据反馈CSI信息选择合适的比特加载和功率分配方案。但在时变的水声信道中,反馈CSI与实时CSI可能不同。针对信道多变、时延大特点,本文提出了一种基于马尔可夫链的水声OFDM用户资源分配方案来解决这些问题。马尔可夫链状态空间是由初始信道状态和统计信道状态构成的,它可以充分利用感知到的时延CSI和信道统计量来预测数据传输时的CSI。利用统计CSI可以确定每个用户的最佳比特负载和功率分配,使水声系统能够容忍水声信道中较长的CSI延迟。结论表明基于马尔科夫空间的资源分配方案相比于线性预测的自适应,系统吞吐量得到有效提升     

集装箱起重机平均风荷载数值模拟及试验对比

以典型集装箱起重机为研究对象,基于Fluent6．1．22软件平台,分别在均匀风场和B类地面粗糙度风场,以及在工作状态和非工作状态下,对起重机各杆件上的平均风压进行了计算流体动力学（CFD）数值模拟,并将数值模拟结果与刚性测压模型风洞试验数据进行了对比．结果表明：基于Fluent的雷诺应力模型（RSM）在数值模拟中预测结果相对较好,数值模拟可以弥补风洞试验困难,较准确地获得集装箱起重机整机的平均风荷载．     

基于自适应混合遗传算法的装箱问题探讨

多约束条件下的三维集装箱问题是NP难题,它的求解极为困难。提出了一种自适应混合遗传算法,该算法采用直观的自然数编码机制、混合启发式规则的解码方法和改进的遗传算子。仿真结果表明,该算法在效率和精度上均优于基于空间分解的启发式搜索法等常用的进化类算法。     

无线Ad Hoc网络中MAC协议改进策略的研究

文章通过在传统的 IEEE 802.11 MAC帧的头部增加1个表征信道状态的字段,提供一种通信机制来解决隐藏节点问题;提出了一种具有邻居媒质意识的MAC(New-MAC)协议,当冲突发生时,该协议的后退算法使发射端能够根据本地和邻居的信道使用指数合作地调整竞争窗口大小,避免了采用IEEE 802.11 MAC 协议时节点之间出现的盲目竞争,从而改善了上层TCP 业务的公平性和吞吐量.