供需平衡的集装箱船舶最大载箱量

为帮助班轮公司和船舶建造业预判集装箱船舶大型化趋势,基于全球集装箱贸易量和集装箱船舶运力相互平衡的原理,采用1996年到2011年大型集装箱船舶数量与集装箱货运量的统计数据,建立集装箱船舶的船型和数量的回归方程,并以此为基础预测2030年前后的巨型集装箱船舶载重量.该方法是在集装箱船型领域的一项探索,也可作为干散货船、油船等其他类型船的最大载货量预测的参考.     

干散货运价指数与钢材价格的联动关系

为探究干散货运费市场的波动规律,以研究干散货运价指数与钢材价格联动为基础,探究大宗原材料的海运成本与产品价格之间的联动关系和联动机制.以2003—2013年波罗的海海岬型指数（Baltic Capesize Index,BCI）与国际钢材价格指数（由Commodity Research Unit研发,记为CRU指数）的周度数据作为基础,用ADF和Johansen检验法验证数据的平稳性与协整特征;在符合平稳性要求基础上,引入Granger因果检验方法,探索BCI与CRU指数之间的因果关系.通过GARCH模型,评估运输成本与产品价格之间的溢出效应及其相关性影响程度.最后,结合数据分析结果,构建大宗原材料的运输成本与原材料价格之间的联动机制.研究表明：钢材价格对铁矿石海运运费有非常重要且直接的影响,而铁矿石海运运费对钢材价格并无直接的影响;BCI与CRU指数存在显著的自相关,但是BCI更容易受到其他因素变化的干扰;BCI和CRU指数都具有显著的ARCH效应,且BCI波动本身对未来的影响是逐步衰弱的;CRU指数对BCI的影响较小且综合影响为正相关,而BCI对CRU指数的影响较大且综合影响为负相关.     

基于Elman网络的船舶运动模型辨识

为寻求一种简便的船舶运动模型辨识方法,根据船舶动力学与运动学基本方程的结构形式,建立一种基于Elman神经网络的辨识模型,给出网络结构的选取和确定方法.以载质量为5万t的散货船为例,利用国际海事组织要求的几个典型的船舶操纵试验数据对网络进行训练,计算权值矩阵,获得该船舶可用于船舶操纵性分析的神经网络模型.将网络计算结果代入船舶运动学方程进行船舶航迹仿真,并与试验航迹数据进行对比,验证网络模型的精确性.比较仿真验证结果和试验数据可知,该网络模型能基本反映被辨识船舶的动态特性,验证其有效性和准确性.