【正文】 運輸長期的壟斷局面造成了鐵路在國內(nèi)各種運輸方式的龍頭地位，盡管近年公路運輸?shù)难杆籴绕饘﹁F路運輸造成了一些沖擊，使得鐵路部門在認識和意識上已經(jīng)感覺到了競爭對手的存在，運價有所下調(diào)，但跟公路運輸?shù)撵`活性和運價相比，內(nèi)陸到港口的鐵路集裝箱運價不具競爭力，進而使理論上講本應(yīng)具有優(yōu)勢的海鐵聯(lián)運受到了影響。(2)鐵路運輸時間不靈活。由于鐵路長期以來運力比較緊張，為充分發(fā)揮現(xiàn)有能力，鐵路的計劃性比較強。這種特殊的運營體系導(dǎo)致編組及運轉(zhuǎn)浪費的時間較多，造成海鐵聯(lián)運全程的運輸時間往往較長，而公路運輸利用其靈活的運輸服務(wù)能夠為客戶提供滿意的服務(wù)。同時，鐵路目前的運營機制，同市場經(jīng)濟發(fā)展的要求，尤其是同發(fā)展海鐵聯(lián)運的要求有較大的距離。因此貨主綜合考慮之后更傾向于采用公路運輸，使鐵路集裝箱運輸損失了大部分市場。(3)鐵路線沒有延伸到集裝箱港口的碼頭泊位，需要通過公路做短途接運，至少增加一次裝卸作業(yè)環(huán)節(jié)，增加了作業(yè)成本。交通管理體系不協(xié)調(diào)，地區(qū)和條塊之間各自為政，引發(fā)惡性競爭，降低服務(wù)水準。兩省一市缺乏更高層次的協(xié)調(diào)機制，區(qū)域規(guī)劃和建設(shè)難以推進。由于行政分割和地區(qū)利益等原因，跨區(qū)域項目在土地資源，資金投入及運營管理方面的矛盾往往難以協(xié)調(diào)一致。集裝箱運輸主要涉及綜合管理部門、運輸服務(wù)企業(yè)、貨主三個方面。在長三角地區(qū)，上述部門自成體系，在集裝箱多式聯(lián)運過程中缺乏協(xié)作和配合。(1)各種運輸方式獨立經(jīng)營，并隨著集裝箱運輸?shù)陌l(fā)展，相應(yīng)產(chǎn)生各自的運輸、服務(wù)、收費和管理辦法以及發(fā)展設(shè)想，在規(guī)劃和運作中缺乏不同運輸方式之間的協(xié)調(diào)與配合，缺少全程服務(wù)，運輸管理水平低，不利于降低運輸成本，阻礙了長三角地區(qū)集裝箱多式聯(lián)運的發(fā)展，使通道內(nèi)的運輸效率降低。(2)通關(guān)和其他檢驗手續(xù)繁瑣，與運輸部門和貨主配合差，口岸環(huán)境較差。普遍存在查驗單位手續(xù)繁瑣，時間長，效率低、費用高的問題，造成集裝箱貨物在港口的延誤，尤其是港口與內(nèi)陸之間的運輸中常被延誤，從而影響了客戶利用集裝箱多式聯(lián)運的積極性。在企業(yè)對運輸通道、運輸口岸的選擇中，口岸環(huán)境起到關(guān)鍵作用，往往口岸個別事項的不當處理，影響通道全局發(fā)展。(3)運輸單證與信息不統(tǒng)一，流轉(zhuǎn)慢。雖然我國從1993年就開展EDI系統(tǒng)示范工程，但時至今日，EDI系統(tǒng)仍未廣泛普及，目前主要用于少數(shù)大型航運企業(yè)或主要對外部門，運輸企業(yè)、貨代、海關(guān)等機構(gòu)之間沒有系統(tǒng)的橫向聯(lián)系，一些規(guī)模小的集裝箱中轉(zhuǎn)站也沒有實力配置印工系統(tǒng)。大量的單據(jù)靠手工制作，勞動量大，出錯率高，信息流轉(zhuǎn)速度慢，影響了集裝箱在樞紐的集疏運。與船公司信啟、系統(tǒng)比，鐵路信息系統(tǒng)落后，不能實現(xiàn)集裝箱跟蹤管理，無法對集裝箱全程運輸進行動態(tài)跟蹤。另一方面，我國對交通運輸行業(yè)實行分方式、多部門的管理體制，導(dǎo)致各種運輸方式在內(nèi)部開發(fā)不同的信息處理系統(tǒng)，再加上各信息系統(tǒng)之間缺少溝通，更阻礙了集裝箱多式聯(lián)運通道內(nèi)的信息流通。運輸市場競爭不規(guī)范市場機制是集裝箱多式聯(lián)運發(fā)展的內(nèi)在動力，而規(guī)范的運輸市場競爭秩序是保證市場機制發(fā)揮作用的基礎(chǔ)，也是保障長三角地區(qū)集裝箱多式聯(lián)運通道健康發(fā)展的基礎(chǔ)，這就需要集裝箱多式聯(lián)運的參與各方共同遵守體現(xiàn)市場運作規(guī)律的法律法規(guī)和管理條例。然而，與集裝箱多式聯(lián)運相關(guān)的法律法規(guī)和管理條例，在其制定上還存在不完善之處，尤其是在對集裝箱多式聯(lián)運參與各方的行為進行約束的過程中，不能得到有效的貫徹和執(zhí)行。主要表現(xiàn)在:從市場主體方面，一些運輸企業(yè)以政企合一的管理體制所形成的優(yōu)勢參與集裝箱運輸市場的競爭，很難做到競爭的公平；從市場行為方面，一些企業(yè)為了取得競爭的優(yōu)勢，不惜用非法手段，尤其是那些未經(jīng)批準的營業(yè)者，其非法的競爭行為損害了競爭的公平性。有關(guān)集裝箱多式聯(lián)運的法規(guī)欠缺隨著集裝箱多式聯(lián)運的發(fā)展，有關(guān)方面先后頒布了20多個有關(guān)的法規(guī)，但仍存在不足之處：不同行業(yè)的主管部門在制定有關(guān)集裝箱、集裝箱運輸以及集裝箱多式聯(lián)運的法規(guī)時缺乏統(tǒng)一和協(xié)調(diào)，在法規(guī)中存在一定程度的相互矛盾和沖突，給集裝箱多式聯(lián)運具體操作帶來困難；行業(yè)主管部門制定的行業(yè)規(guī)章、政策往往是從保護自身在物流環(huán)節(jié)中利益和便于對物流的管理角度而制定的，對托運人和客戶的權(quán)益沒有給予充分的考慮，不利于集裝箱運輸及集裝箱多式聯(lián)運的健康發(fā)展。與集裝箱多式聯(lián)運相關(guān)的法規(guī)指出了在集裝箱運輸中有關(guān)參與各方，包括收發(fā)貨人、集裝箱碼頭、理貨公司、船代、承運人和集裝箱場站經(jīng)營人的地位和責(zé)任，并規(guī)定了各參與方如何履行責(zé)任。然而，作為集裝箱多式聯(lián)運運作機制的公平的市場競爭關(guān)系，在法規(guī)中沒有條款做出明顯的表述。例如開放集裝箱運輸市場價格會促成競爭，這是形成有效市場的基本原理，法規(guī)中除了對合資企業(yè)在集裝箱場站以及貨代方面的價格給予一定的自主權(quán)外，其他方向的大程度上仍在政府控制之下。這種雙重價格的現(xiàn)象不利于集裝箱多式聯(lián)運的競爭和發(fā)展，也制約了通道的迅速發(fā)展。4長三角集裝箱多式聯(lián)運中轉(zhuǎn)站布局分析從集裝箱多式聯(lián)運通道的硬件構(gòu)成和特點來看，其形成與發(fā)展是以集裝箱中轉(zhuǎn)站為節(jié)點，連接集裝箱中轉(zhuǎn)站及沿海集裝箱港口的運輸線路所建立起來的。因此，根據(jù)前面對現(xiàn)狀進行的分析，長三角地區(qū)集裝箱多式聯(lián)運通道的進一步發(fā)展要解決兩個問題:一方面通過對集裝箱中轉(zhuǎn)站布局問題的研究，合理選擇集裝箱中轉(zhuǎn)站的建設(shè)地點；另一方面，通過對連接集裝箱中轉(zhuǎn)站和集裝箱港口的運輸線路貨物通過狀況的研究，找到能力不足的線路，加強其通過能力。本文第四章和第五章將依次從這兩個問題入手進行分析。首先本章對長三角地區(qū)集裝箱中轉(zhuǎn)站布局問題進行分析。 中轉(zhuǎn)站布局選址方法聚類分析就是根據(jù)變量(或樣品或指標)的屬性或特征的相似性或親疏程度，用數(shù)學(xué)方法進行分類，最后得到一個能反映樣品之間或指標之間親疏關(guān)系的客觀的分類系統(tǒng)，將n個事物{X1，X2，…, Xk，…,Xn}。按照p個指標，即xk∈任空間Rp，將其分為c個子集(2共cn)。這些分類出來的子集稱為類別。在同一類別中的事物應(yīng)該是類似的，而在不同的類別中的事物則應(yīng)該盡可能不相似。類別c在聚類之前通常是未知的。聚類分析方法可大致分為四種類型:譜系聚類法、基于等價關(guān)系的聚類方法、圖論聚類法和基于目標函數(shù)的聚類方法等。譜系聚類方法在實際應(yīng)用中，當待分析的樣本點較少時經(jīng)常被采用。設(shè)樣本集X如聚類分析的數(shù)學(xué)模型中所述有M個樣本點，現(xiàn)將這M個樣本劃分為C類。譜系聚類方法就是將樣本按距離準則逐步聚類，類別有多到少，直到滿足合適的分類要求為止。譜系聚類方法不受初始化的影響，無局部極小點的問題；在改變類別數(shù)目的時候，算法只考慮局部相鄰的類別，這樣數(shù)據(jù)點在較低水平上都被歸為同一類中；在較高水平時，則永遠屬于同一類，算法過程是靜態(tài)的。基于等價關(guān)系的聚類方法如果兩個集合同時具有自反性、對稱性和傳遞性，則稱這兩個集合具有等價關(guān)系?；诘葍r關(guān)系的聚類方法就是在等價關(guān)系的思想上建立起來的。在基于等價關(guān)系的聚類方法中，常用的是計算任意兩個樣本點之間的相似度。按照什么樣的相似度準則，應(yīng)該由實際的問題，選取一個恰當?shù)南嗨贫扔嬎惴椒ā＠玫葍r關(guān)系的聚類方法是從相似系數(shù)角度對其影響因素進行了理論分析，并建立模糊等價關(guān)系矩陣，就是計算各個分類對象之間的相似統(tǒng)計量；基于等價關(guān)系聚類方法就是對由特征樣本點建立起來的模糊關(guān)系矩陣R進行等價變化，得到模糊等價關(guān)系矩陣。在已經(jīng)建立起來的模糊等價關(guān)系矩陣基礎(chǔ)上給定不同的兄值進行水平截取，從而得到不同的聚類結(jié)果。當兄值越大，聚成的類就越多、越細；當兄值越小，聚成的類就越少、越粗；當兄值小到某一值的時候，所有的樣本都分成異類，這樣就沒有實際應(yīng)用價值。基于圖論的聚類方法基于圖論的聚類方法又稱為最大(小)支撐樹方法，或最大(小)生成樹方法?；趫D論的聚類分析的基本思想是一個多變量的樣本點看作多維空間中的一個點。從幾何學(xué)的角度出發(fā)，在空間中，若樣本點在某些區(qū)域密度較高，在另一些區(qū)域密度較低，甚至為0，且高密度區(qū)域空白或低密度區(qū)域所分離，這樣就形成了最自然、最能體現(xiàn)樣本點分布結(jié)構(gòu)的聚類。基于圖論的聚類方法是要建立特征數(shù)據(jù)點的無向圖，根據(jù)樣本點之間的相似性測度(相似度或距離)建立最小或最大支撐樹的聚類方法?；谀繕撕瘮?shù)的聚類方法基于目標函數(shù)的聚類方法是將聚類分析歸結(jié)成為一個帶約束的非線性規(guī)劃問題，通過優(yōu)化求解獲得數(shù)據(jù)集的最優(yōu)模糊劃分和聚類。該方法設(shè)計簡單、解決問題的范圍廣、還可以轉(zhuǎn)化為優(yōu)化問題而借助普通數(shù)學(xué)的非線性規(guī)劃理論求解，并且易于計算機實現(xiàn)。因此，隨著計算機的應(yīng)用和發(fā)展，基于目標函數(shù)的模糊聚類算法成為重要的聚類研究方法?；谀繕撕瘮?shù)的聚類方法是將數(shù)據(jù)點到聚類原型(聚類中心)的某種距離和作為優(yōu)化的目標函數(shù)，利用函數(shù)的求極值的方法得到迭代運算的調(diào)整規(guī)則。這種方法用目標函數(shù)J來量化可判斷性、通常情況下，聚類數(shù)C是實現(xiàn)確定的，利用微分學(xué)的思想和概念，通過最優(yōu)J產(chǎn)生連續(xù)的聚類，當J的局部最優(yōu)確定時，算法才結(jié)束。模糊C均值聚類算法就是屬于基于目標函數(shù)的聚類方法的范疇之內(nèi)，模糊C均值聚類是模糊聚類算法中非常有效的一種，它能給出每個樣本隸屬于某個聚類的隸屬度，即使對于很難明顯分類的變量，模糊C均值聚類也能得到較為滿意的效果。對于前三種方法由于不能適用于大數(shù)據(jù)量的情況，因此在實際中應(yīng)用并不廣泛，受到普遍歡迎的是第四種方法——基于目標函數(shù)的聚類方法，該方法把聚類分析歸結(jié)成一個帶約束的非線性規(guī)劃問題，通過優(yōu)化求解獲得數(shù)據(jù)集的最優(yōu)模糊劃分和聚類。在基于目標函數(shù)的聚類算法中，模糊c均值聚類(FCM，F(xiàn)uzzy CMeans)算法的理論最為完善、應(yīng)用最為廣泛。本文即采用FCM算法研究集裝箱多式聯(lián)運中轉(zhuǎn)城市的布局問題?；谀繕撕瘮?shù)的聚類方法是將聚類分析歸結(jié)成為一個帶約束的非線性規(guī)劃問題，通過優(yōu)化求解獲得數(shù)據(jù)集的最優(yōu)模糊劃分和聚類。該方法設(shè)計簡單、解決問題的范圍廣、還可以轉(zhuǎn)化為優(yōu)化問題而借助普通數(shù)學(xué)的非線性規(guī)劃理論求解，并且易于計算機實現(xiàn)。因此，隨著計算機的應(yīng)用和發(fā)展，基于目標函數(shù)的模糊聚類算法成為重要的聚類研究方法?；谀繕撕瘮?shù)的聚類方法是將數(shù)據(jù)點到聚類原型(聚類中心)的某種距離和作為優(yōu)化的目標函數(shù)，利用函數(shù)的求極值的方法得到迭代運算的調(diào)整規(guī)則。這種方法用目標函數(shù)J來量化可判斷性、通常情況下，聚類數(shù)C是實現(xiàn)確定的，利用微分學(xué)的思想和概念，通過最優(yōu)J產(chǎn)生連續(xù)的聚類，當J的局部最優(yōu)確定時，算法才結(jié)束。模糊C均值聚類算法就是屬于基于目標函數(shù)的聚類方法的范疇之內(nèi)，模糊C均值聚類是模糊聚類算法中非常有效的一種，它能給出每個樣本隸屬于某個聚類的隸屬度，即使對于很難明顯分類的變量，模糊C均值聚類也能得到較為滿意的效果。（1）關(guān)于模糊的C劃分設(shè)全集為X={},第i個類別為，i=1,2,…,c, 的特征函數(shù)為，它僅取0和1兩個值。對于元素，簡記為，即為元素屬于類別的隸屬度。對于給定的一個整數(shù)c,(2≤c≤N),設(shè)={所有cn的實矩陣}。如果：（1）∈[0,1] (2) =1 (3) 0＜＜n 那么，矩陣是一個模糊的C劃分，并記為={所有X上的模糊C劃分}（2）基于模糊的C劃分的聚類中心及模糊C均值聚類法已知類別數(shù)C(2≤C＜N),設(shè)則稱為類別i的模糊C劃分聚類中心基于模糊的C劃分，可獲得清晰的C均值聚類法。模糊的C均值聚類法是以極小化類別方差為目標函數(shù)，數(shù)學(xué)模型表述為： (41). (42) (43)其中m≥1是一個給定的數(shù)注1：模型（41~43）稱為M加權(quán)模型，m是指數(shù)權(quán)重。M愈大使得聚類中心越靠近隸屬度高的元素。（41）為模糊目標函數(shù)，為模糊分類矩陣（且∈[0,1]），是類別i的聚類中心（i=1,2,…,c）。注2：設(shè)G為一個對稱正定的PP的矩陣，定義空間的G范數(shù)為 (44)其中注3：設(shè)I為單位矩陣當G=I時，G范數(shù)蛻化為一般范數(shù)，即： (45)因此，更一般的模糊C均值聚類法的模型可以表達為以下數(shù)學(xué)規(guī)劃： (46). (47) i=1,2,…,c (48)(2)模糊C均值聚類算法中的參數(shù)確定影響模糊C均值聚類算法有以下幾個重要參數(shù):聚類中心的初始化在基于目標函數(shù)的聚類算法中，目標函數(shù)的構(gòu)造一般要依賴聚類中心的分布類型，不同的分布類型采用不同的構(gòu)造方法。比較常用的初始化聚類中心方法有:根據(jù)經(jīng)驗，選擇代表性的點作為聚類的初始中心，根據(jù)具體問題的實質(zhì)，用經(jīng)驗的辦法先確定類別數(shù)，然后從數(shù)據(jù)集中找到從直觀上比較合適的初始化點；或?qū)⑷繑?shù)據(jù)點隨機的分成C類，計算每類的中心，將這些重心點作為每類的初始化點等等。模糊加權(quán)指數(shù)m在FCM中，模糊加權(quán)指數(shù)m對模糊聚類的性能有著很重要的影響，加入m選取的不合適，不僅影響算法的收斂性，而且影響聚類結(jié)果的準確性。若給定的數(shù)據(jù)集的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)比較明顯時，m取較大一點的值比較合適。不同的研究成果對m的最佳取值范圍的界定不盡相同，一般情況下，≤m≤ 5。聚類的類別數(shù)C模糊C均值聚類算法是聚類數(shù)C已知的情況下給出的算法，關(guān)于C的取值比較一致的結(jié)論是:最大可能的分類數(shù)目遠小于子數(shù)據(jù)集中元素的個數(shù)。一般情況下，聚類之前確定C的值大多是針對不同的應(yīng)用對象，結(jié)合實際經(jīng)驗確定聚類數(shù)C。對長三角地區(qū)中轉(zhuǎn)站布局城市進行模糊C均值聚類分析，首先就要選取各城市有代表性的特征指標，選取的指標要根據(jù)聚類分析的目標確定，反映各城市聚類特征使聚類結(jié)果更準確。集裝箱中轉(zhuǎn)站的基本作業(yè)內(nèi)容是以集裝箱運輸為中心開展的。從集裝箱中轉(zhuǎn)站辦理的集裝箱貨物的來源看，主要來自兩個方面，即集裝箱中轉(zhuǎn)站所在長三角地區(qū)生成、消失的集裝箱貨物