基于一种改进型线性增长模型的船舶流量预测

为了提高船舶流量预测精度,综合考虑交通需求、季节、气候等因素,通过分析船舶流量历史数据,在线性增长模型基础上,构建了考虑周期性波动因素的船舶流量预测改进模型,并运用贝叶斯估计和预测方法求解模型,提出了一种新的船舶流量预测方法.实例验证表明,与传统线性增长模型预测结果比较,新模型更符合船舶流量实际情况,月流量预测结果的平均绝对误差下降了3.56%,标准差下降了3.79%.因此,将该预测方法用于船舶流量预测是有效的.     

基于非线性组合模型的船舶无线网络流量预测

流量预测是船舶无线网络管理中的重要技术,传统组合方法只能描述船舶无线网络流量的部分变化规律,无法获得令人满意的船舶无线网络流量预测结果,为了全面反映船舶无线网络流量变化规律,提出基于非线性组合模型的船舶无线网络流量预测方法。首先分析单一预测方法和传统组合方法的局限性,然后采集船舶无线网络流量历史数据,采用RBF神经网络、BP神经网络、灰色算法分别对船舶无线网络流量进行预测,最后采用支持向量机要对它们的预测结果进行非线性组合,输出船舶无线网络流量最后预测结果,测试结果表明,非线性组合模型的船舶无线网络流量预测十分精确,船舶无线网络流量预测误差可以忽略不计,完全能够满足船舶无线网络管理要求,船舶无线网络流量预测结果显著优于传统组合方法,为解决复杂船舶无线网络流量预测问题提供了一种新的建模思路。     

基于统计数学理论的船舶航行流量预测

船舶航行流量与多种因素相关,使得船舶航行流量变化复杂,对其进行预测面临巨大的挑战。为了解决当前船舶航行流量预测结果不理想的缺陷,以提高船舶航行流量预测精度为目标,提出基于统计数学理论的船舶航行流量预测方法。首先分析影响航行流量的因素,找出航行流量变化规律,然后收集航行流量历史数据,采用统计数学理论对航行流量历史数据进行分析,建立可以描述其变化规律的模型,最后对航行流量预测方法的有效性和优越性进行了测试与分析。结果表明,本文方法的船舶航行流量预测值与实际的航行流量值之间的偏差小,航行流量预测误差小于5%,提高了航行流量预测精度。     

多船舶同时航行中的调度数学模型设计与实现

在多船舶同时行进航道水上交通网络中,船舶拥堵容易导致水上安全事故,需要进行水上航道船舶航行调度。本文针对当前调度模型的吞吐量低,时滞较大的问题,提出一种基于船舶航行流量分簇预测的多船舶同时行进中的调度数学模型。构建多船舶同时行进的通行流量的信息感知模型,采用RFID标签识别技术进行船舶航行流量的数学统计,构建船舶进出港的交通态势预测多元状态方程,以历史测量信息作为先验统计量对方程进行优化求解,实现船舶航行流量分簇预测,以此为信息统计量进行交通调度。仿真结果表明,采用该模型进行多船舶同时行进调度,能提高单位时间内的航道通行量,且对航道船舶流量的预测精度较高,调度的时间开销较小。     

基于GA优化的灰色神经网络船舶交通流量预测方法研究

结合灰色模型和BP神经网络模型的特点,对两种模型进行有机地组合,构建一种改进的灰色神经网络预测船舶流量方法.以实际船舶交通流量和主要影响因素为数据,运用遗传算法改进的灰色神经网络模型对上海洋山港的船舶交通流量进行预测,计算和Matlab仿真结果表明,改进的灰色神经网络模型预测不仅精度较高,而且能准确预测船舶交通流量的变化规律.     

基于船舶自动识别系统数据的多汊航道船舶流量预测

基于船舶自动识别系统(AIS)大数据,通过解析AIS原始报文,分离出关键字条,经过数据清洗、筛选后匹配其他船舶数据源,以进一步识别船舶类型并划分吨级。将大数据应用于船舶流量预测中,通过跟踪代表船型的航迹,总结出船舶航行规律和运营情况,再结合历史数据和宏观形势发展,综合预测航道货运量,基于对AIS数据的挖掘,运用分配模型预测多汊航道船舶流量,并以长江口南槽航道为例预测其船舶流量。结果表明,运用AIS大数据能有效分析复杂多变的船舶航路,从而准确地预测多汊道航道船舶流量。     

基于数据挖掘技术的舰船物联网流量预测

舰船物联网流量具有随机性、规律性的变化特点,为更好分析舰船物联网流量变化趋势,构建基于数据挖掘技术的舰船物联网流量预测方法。首先收集舰船物联网流量的数据,并对其进行聚类分析,选择部分样本作为训练样本,然后采用灰色理论模型对舰船物联网流量数据进行挖掘和分析,构建舰船物联网流量的预测模型,最后采用仿真实验对舰船物联网流量预测模型的拟合能力和泛化能力进行分析。结果表明,本文方法不仅可以高精度拟合舰船物联网流量变化特点,而且泛化能力良好,获得了高精度的舰船物联网流量拟合和泛化结果,比其他模型的舰船物联网流量预测效果更优。     

基于神经网络的远海航道船舶流量预测系统构建

远海航道船舶流量受到多种因素的综合作用,具有一定的周期性,同时具有强烈的非线性,传统线性建模方法无法对远海航道船舶流量进行高精度的拟合,使得远海航道船舶流量预测偏差大。为了克服当前远海航道船舶流量预测系统存在的局限性,设计了基于神经网络的远海航道船舶流量预测系统。首先分析当前远海航道船舶流量预测系统的研究现状,指出各种系统存在的缺陷,然后利用神经网络的非线性建模性能设计了性能良好的远海航道船舶流量预测系统,最后对该远海航道船舶流量预测系统的有效性进行了测试。本文系统可以高精度实现远海航道船舶流量预测,远海航道船舶流量预测误差远远小于实际应用要求的临界要求,并与其他系统进行对比分析,本文远海航道船舶流量预测系统的预测效果明显更优。     

船舶通信网络非线性流量预测的数学建模分析

为了提高船舶通信网络非线性流量预测的精度,设计一个船舶通信网络非线性流量预测数学模型。首先对船舶通信网络数据采集,然后对采集的数据进行预处理,最后应用神经网络算法建立船舶通信网络非线性流量预测模型,以此完成了船舶通信网络非线性流量预测。实验对比结果表明,此次研究的船舶通信网络非线性流量预测数学模型有效提高了流量预测的精准度,并减少了船舶通信网络非线性流量预测时间,具备一定的实际应用意义。     

船舶发动机瞬时转速预测方法研究

由于传统发动机瞬时转速预测方法存在预测误差大的缺点,提出船舶发动机瞬时转速预测方法研究。根据燃气的流量模型和预测流程,构建船舶发动机流体力学函数模型,在分析船用发动机结构示意图的基础上,建立发动机瞬时转速微分方程,并依托船舶发动机瞬时转速预测误差的分析,实现船舶发动机瞬时转速的预测。结果表明,与2种传统预测方法相比,提出的预测方法具有较高的预测能力,瞬时转速的预测误差值分别降低了86%和77%,提高了船舶发动机瞬时转速预测的准确性。     

基于多传感器信息融合的焊缝跟踪系统设计

针对埋弧焊（Submerged—Are Welding，SAW）控制系统，提出一种用于焊缝跟踪的仿人智能控制算法。该方法根据专家知识和操作人员的经验，给出了基于规则的仿人智能控制器的设计方案。通过比较模糊控制算法和仿人智能控制算法的仿真结果，可以得出：仿人智能控制算法在焊缝跟踪中是可行的，且与模糊控制算法相比，其具有更好的动态性能和控制精度，且还具有较强的鲁棒性。     

基于神经网络的蒸发循环智能仿真研究

论述了经典的蒸发循环数值仿真在实际应用中的局限性,在此基础上引入了智能神经网络理论,并以压缩机为例,建立了计算其热力性能的智能仿真模型。仿真结果表明,该模型在仿真描述压缩机性能方面具有很好的效果。     

人工智能在信息化战场的应用探析

信息技术的发展与应用,给战争形态带来了深刻的影响和变化。在概述信息化战场和人工智能发展的基础上,分析了武器装备、装勤保障、指挥控制系统的智能化发展的趋势和特点,提出了人工智能在全球军事竞争中的发展建议。     

基于集成知识模型的船舶舱室智能三维布置设计

本文利用AI技术，以船舶舱室三维布置设计问题为对象，介绍了船舶舱室三维布置设计的知识类型及面向对象的知识集成表达方法，确立了基于集成知识模型的船舶舱室智能三维布置设计模型，介绍了基于集成知识模型的船舶舱室智能三维布置设计系统原型的总体结构和处理流程。该方法可提高船舶布置设计的自动化程度。     

智能化舰船短波通信系统

介绍一种智能化的综合短波通信系统，该系统由若干部软件无线电台，通过综合通信管理控制系统组成；用户可以很方便的使用任一电台，完成通信任务。     

智能分类器方法

小样本数据不能对分类器进行充分的训练。传统的分类器方法一旦设计好,再也不会有任何改进.本文将人工智能的思想、方法应用于分类器设计中,提出了智能分类器概念。智能分类器不但可以对未知样本进行分类识别,还具有多专家决策、预分类、学习等功能。智能分类器是一种自适应系统,其系统参数可在识别的过程中得到不断的优化。在ORL人脸库上的实验结果证明该方法在解决小样本问题时具有明显的优势。     

智能巡航机器人系统在冶金行业的应用

本文基于无线通讯技术与图像识别技术,搭建在高温强酸环境下的铜电解车间搭建轨道式智能巡航机器人系统。该系统以无线电波为前提,在无线光缆的支撑下,满足计算机设备与网络数据传输系统连接的需求,完成重复巡航识别,通过人工智能技术实现工业自动化的生产实践,实现了智能机器代替人工高效工作。     

盘根箱及扫气箱的清洁

盘根箱、扫气道的清洁工作又脏又累,浪费大量的人力、物力、财力。有鉴于此,探讨了两种方法:高压空气吹除法和智能型挖掘机械手清理法。前者简单适用,后者人工智能化,是未来的发展方向。     

我国船舶行业智能制造的新内涵与应用

加快推动新一代信息技术与先进船舶制造技术深度融合,将对我国船舶行业的发展带来重大影响.本文从分析智能制造的内涵人手,研究探索把人工智能、物联网、大数据、云计算等新技术与智能制造相融合的思路,尝试提出新一代信息技术条件下智能制造的新内涵,并对其在我国船舶行业的应用进行分析,进一步讨论目前发展所面临的问题,最后结合现状提出建议.     

智能货运船舶研究现状与发展思考

智能货运船舶是涉及船舶设计、动力组成、状态感知、信息处理、通信控制、风险辨识、人工智能等多学科交叉的研究领域,其发展旨在使水路运输更安全、更环保、更经济.首先,分析货运船舶自主控制与决策的特点与难点,阐述国内外智能货运船舶的研究现状;然后,从智能航行、智能机舱和远程驾驶等技术方面,展望未来智能货运船舶的发展方向;最后,...