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    基于K-means聚類分析法的三峽貨物分類研究

    2021-08-10 16:21:51伍信怡汪璐史富存
    中國(guó)水運(yùn) 2021年6期

    伍信怡 汪璐 史富存

    摘 要:交通是國(guó)民經(jīng)濟(jì)發(fā)展的晴雨表,三峽通航的統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)能夠較為準(zhǔn)確地反映長(zhǎng)江航運(yùn)經(jīng)濟(jì)形勢(shì),反映重慶、四川等上游地區(qū)沿江經(jīng)濟(jì)的發(fā)展水平,其所呈現(xiàn)的貨運(yùn)物流信息已成為我們實(shí)施交通強(qiáng)國(guó)戰(zhàn)略、編制區(qū)域發(fā)展規(guī)劃、精準(zhǔn)科學(xué)施策的重要依據(jù),為交通主管機(jī)構(gòu)、通航管理部門開展規(guī)劃研究、實(shí)施通航管理和各級(jí)領(lǐng)導(dǎo)進(jìn)行管理決策提供了重要數(shù)據(jù)參考。本文利用三峽通航現(xiàn)階段主要貨種近五年來(lái)每月的貨運(yùn)量、裝載船舶尺度、平均待閘時(shí)間、過(guò)閘頻次等方面因素作為研究對(duì)象,運(yùn)用K-means聚類分析方法對(duì)其進(jìn)行聚類模型構(gòu)建,結(jié)合相關(guān)因素產(chǎn)生新的具有三峽通航特色的17個(gè)貨物分類結(jié)果。

    關(guān)鍵詞:貨物分類;三峽;K-means聚類分析

    中圖分類號(hào): [U693+.8]? ? ? ? 文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼:A? ? ? ? ? ? 文章編號(hào):1006—7973(2021)06-0089-03

    1 引言

    近年來(lái),國(guó)家對(duì)長(zhǎng)江黃金水道和長(zhǎng)江經(jīng)濟(jì)帶建設(shè)推進(jìn)力度不斷加大,長(zhǎng)江航運(yùn)實(shí)現(xiàn)了跨越式發(fā)展。2011年,兩壩船閘雙雙突破億噸后,三峽樞紐“瓶頸”效應(yīng)凸顯,三峽通航貨物通過(guò)量的增長(zhǎng)已趨于平緩。因此,三峽通航統(tǒng)計(jì)工作對(duì)貨運(yùn)情況的分析應(yīng)由粗轉(zhuǎn)細(xì),由細(xì)轉(zhuǎn)精。即:由“對(duì)量的統(tǒng)計(jì)分析”向“運(yùn)輸結(jié)構(gòu)分析”“對(duì)運(yùn)輸規(guī)律性的分析”轉(zhuǎn)變,關(guān)注重點(diǎn)由“各大類貨物通過(guò)情況”向“各細(xì)類貨物流向信息”“規(guī)律特征”轉(zhuǎn)變。

    原有貨物分類標(biāo)準(zhǔn)對(duì)三峽通航數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)工作的有效開展發(fā)揮了積極的作用,為過(guò)壩貨物的統(tǒng)計(jì)分析打下了堅(jiān)實(shí)的基礎(chǔ)。然而,隨著時(shí)代的發(fā)展進(jìn)步,原有標(biāo)準(zhǔn)在實(shí)際應(yīng)用中難以適應(yīng)三峽通航事業(yè)發(fā)展的需要,例如有些船載貨物無(wú)法準(zhǔn)確歸類、單級(jí)貨種分類的方式較為粗糙,與現(xiàn)代三峽通航管理不相適應(yīng)、貨物分類標(biāo)準(zhǔn)無(wú)法與其它運(yùn)輸體系有效對(duì)接。

    目前,三峽通航管理部門統(tǒng)計(jì)工作中,將普通貨物分為22個(gè)大類,其中有明目的為21類,危險(xiǎn)品貨物分2級(jí)管理。

    2 K-means聚類分析

    K-means 算法由于其本身的聚類效果好、思想簡(jiǎn)單、聚類速度快的優(yōu)點(diǎn)得到了廣泛的應(yīng)用。K-means是一種非譜系聚類法,它把樣品聚集成K個(gè)類的集合。同時(shí)它也是一種無(wú)監(jiān)督學(xué)習(xí),一般用歐式距離作為衡量數(shù)據(jù)對(duì)象間相似度的指標(biāo),相似度與數(shù)據(jù)對(duì)象間的距離成反比,相似度越大,距離越小。算法需要預(yù)先指定初始聚類數(shù)目k以及k個(gè)初始聚類中心,根據(jù)數(shù)據(jù)對(duì)象與聚類中心之間的相似度,不斷更新聚類中心的位置,不斷降低類簇的誤差平方和,當(dāng)SSE不再變化或目標(biāo)函數(shù)收斂時(shí),得到最終結(jié)果。

    設(shè)樣本依次是,聚類的簇?cái)?shù)K,最大迭代次數(shù)N,聚類步驟大致如下:

    (1)從樣本中隨機(jī)選擇k個(gè)樣本作為初始的k個(gè)質(zhì)心向量:;

    (2)計(jì)算樣本和各個(gè)質(zhì)心向量的距離:,將mindij放入對(duì)應(yīng)的類別λi,便形成新的類別Cj;

    (3)對(duì)Cj中所有樣本點(diǎn)重新計(jì)算新的質(zhì)心,直到所有k個(gè)質(zhì)心向量不發(fā)生變化,形成分類結(jié)果C={C1,C2,...Ck}。

    3 實(shí)證分析

    為建立健全逐級(jí)細(xì)化的三峽通航過(guò)閘貨物分類體系,把更多的過(guò)閘貨物詳細(xì)的歸入新的分類體系之中,使貨物分類統(tǒng)計(jì)工作能更為深入、細(xì)致,實(shí)現(xiàn)規(guī)范化、精細(xì)化管理。本文利用三峽船閘近五年每月主要貨物的貨運(yùn)量、裝載船舶尺度、平均待閘時(shí)間、過(guò)閘頻次等方面屬性作為研究對(duì)象進(jìn)行K-means聚類分析,數(shù)據(jù)部分結(jié)構(gòu)展示如下:

    由于危險(xiǎn)品的特殊性,會(huì)將其運(yùn)用不同分類方法,故不將該類列入研究范圍類。結(jié)合相關(guān)貨物的理化性質(zhì)、實(shí)際用途和裝載方式等,欲將k設(shè)定為17類,每個(gè)變量之間計(jì)量單位與量程不一致,將所有數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)化后再進(jìn)行聚類分析。

    運(yùn)用SPSS來(lái)構(gòu)建K-means聚類模型,構(gòu)建結(jié)果如下:

    初始聚類中心結(jié)果如圖1,可以看出距離聚類中心較近的是第六和第十七類,較遠(yuǎn)的是第三類。

    對(duì)初始聚類中心進(jìn)行迭代,得到最終的聚類中心距離。

    最終聚類如下,由表2可見,相同數(shù)字被歸為一類,例如糧棉、食用油、畜禽漁三類經(jīng)過(guò)聚類被分為一類,可以將其列入農(nóng)林牧漁產(chǎn)品這一大類;商品車屬于交通運(yùn)輸設(shè)備小類,而交通運(yùn)輸設(shè)備屬于機(jī)械設(shè)備、電器這一大類。由此可見,將商品車與機(jī)械、設(shè)備、電器歸為一類是合理的,雜貨與其它普貨涉及的貨物并非主要運(yùn)輸貨物,故將兩者合為一類,命名為其它未記名貨物。

    結(jié)合樹狀圖可以直觀看出4(非金屬礦石),19(集裝箱),3(金屬礦石)被分為一個(gè)大類,均屬礦石類,但由于礦石種類過(guò)多,因此為提高分類的精確性,人為將其劃分為兩類。

    結(jié)合具體模型結(jié)果,將最終分類成果歸納總結(jié)如下:

    原分類中,糧棉中糧食種類繁多,為提高統(tǒng)計(jì)精確性,將糧棉具體拆分為糧食類與農(nóng)林牧漁業(yè)產(chǎn)品下屬的棉花類。

    通過(guò)過(guò)壩詳細(xì)物流統(tǒng)計(jì)結(jié)果,精確地反映長(zhǎng)江貨運(yùn)的流向規(guī)律。新的貨物分類體系,在滿足國(guó)家、行業(yè)標(biāo)準(zhǔn)的同時(shí),能夠與公路、鐵路等管理部門的規(guī)定具有一定的統(tǒng)一性,為三峽樞紐綜合運(yùn)輸體系內(nèi)的物流數(shù)據(jù)分析打下基礎(chǔ),同時(shí)通過(guò)建立詳細(xì)的貨物分類統(tǒng)計(jì),使三峽通航數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)分析工作能更加適應(yīng)時(shí)代的發(fā)展,更好地反映沿江經(jīng)濟(jì)發(fā)展的情況,為長(zhǎng)江航運(yùn)高質(zhì)量發(fā)展貢獻(xiàn)力量。

    本文僅將貨物分為17個(gè)大類,而每個(gè)大類之下具體的中類以及詳細(xì)的小類劃分后續(xù)還要進(jìn)一步的研究。

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