船舶航行网络流量的建模与预测

船舶航行网络流量受到外界因素的干扰,具有比较强的随机性,当前船舶航行网络流量的预测准确性差,为了改善船舶航行网络流量预测的效果,设计一种高精度的船舶航行网络流量建模与预测方法。首先收集一维船舶航行网络流量样本,并通过变换得到一种多维的船舶航行网络流量样本,然后引入极限学习机描述船舶航行网络流量的变化规律,并对极限学习机参数进行优化,改进基本极限学习机的不足,最后进行船舶航行网络流量预测的应用实例,分析本文方法的可行性,结果表明,本文方法的船舶航行网络流量预测误差小于5%,低于实际应用要求的10%,同时船舶航行网络流量建模过程自化程度高,简单,获得了较快的船舶航行网络流量预测速度,为解决船舶航行网络流量的预测问题提供了一种建模技术。     

免疫粒子群算法在夜航船舶避碰规划中的应用

受夜晚环境的影响,传统的船舶在航行过程中存在碰撞事故多发的问题,为此应用免疫粒子群算法对夜航船舶避碰规划方法进行优化设计。首先利用航行船舶上的AIS设备确定夜航船舶运动参数,并结合障碍船的位置划分夜航船舶会遇态势。设置夜航船舶安全会遇距离并计算夜航船舶碰撞危险概率。应用免疫粒子群算法更新船舶速度和位置,当两船之间的碰撞危险度达到危险区间,确定避碰时机以及幅度,进行夜航船舶避碰规划。实验结果表明,应用免疫粒子群算法,能够有效地降低碰撞事故发生率。     

考虑船位预测不确定性的船舶碰撞危险度计算方法

[目的]船舶碰撞是威胁智能船舶航行安全的主要因素。船舶碰撞危险度计算模型应及时发现船舶航行中潜在的碰撞风险,为智能船舶的自主避让决策提供依据。[方法]首先,根据船舶领域侵入程度与侵入时间等参数,分析基于领域的碰撞危险参数计算模型,将航行场景划分为单船会遇局面和本船与船舶群组的会遇局面,给出一种新的多船会遇情况下的碰撞危险参数计算模型;其次,基于维纳过程对船位预测不确定性进行建模,根据卡方分布获取船位预测不确定性椭圆;最后,给出考虑船位预测不确定性的碰撞危险参数计算方法。[结果]该计算模型能够考虑船位预测不确定性对船舶碰撞危险的影响。[结论]可以进一步保障智能船舶的海上航行安全。     

改进神经网络的舰船碰撞危险度估计

当前的一些方法在航行行为预测以及碰撞预警能力方面仍存在一些问题,因此提出一种改进神经网络的舰船碰撞危险度估计方法,实现了舰船碰撞危险度的高精度估计。首先基于改进神经网络构建改进神经网络预测模型预测舰船航行行为,以提供碰撞危险度估计的基础数据来源。对舰船碰撞风险中的安全距离模型进行制订,具体包括危险领域安全距离模型、安全会遇领域安全距离模型、舰船动界安全距离模型。通过昆兹模型构建舰船碰撞危险度计算模型,对舰船碰撞危险度进行估计。在某水域进行本文方法的性能测试,测试结果证明该方法的航行行为预测误差低于现有方法,而碰撞预警精度则高于现有方法,提供了舰船防碰撞领域的新研究方向。     

基于AIS数据的船舶航行安全评价模型构建

针对现有船舶海上航行安全度求解复杂、参考因素权重确定困难等方面的不足，研究影响评价模型准确性的数据来源、模型构建方法等问题，提出一种基于关系型数据库的船舶重要指标筛选方法和数据库构建及检索设计方案。构建基于模糊数学方法、层次分析法(Analytic Hierarchy Process, AHP)和专家评价法的船舶碰撞危险度(Collision Risk Index, CRI)求解模型，并根据实船自动识别系统(Automatic Identification System, AIS)数据对船舶航行安全评价数学模型和构建的数据库进行验证。结果表明，基于AIS数据的船舶航行安全评价数据库具有较好的可靠性和易用性。船舶航行安全评价模型计算结果可信，符合专家经验及《国际海上避碰规则》要求，可为船舶海上航行安全评价提供技术和理论支持。     

基于模糊理论的船舶复合碰撞危险度计算

基于船舶领域和动界的概念,在船舶碰撞几何原理的基础上,利用模糊规则和模糊综合评价方法,本文提出一种船舶复合碰撞危险度的计算方法。确定最近会遇距离(DCPA)、最近会遇时间(TCPA)、两船距离、相对方位、船速比5个主要因素的隶属度函数,并考虑航行区域状况、能见度情况和船舶的操纵性能等对船舶碰撞危险度的隶属度函数修正。用原始数据对3种不同会遇态势进行仿真和对3种不同碰撞危险度计算结果分析比较,结果表明该方法的有效性。     

基于最小二乘算法的船舶航行轨迹控制研究

为保证船舶一直按照既定的轨迹航行,避免发生碰撞事故,进行船舶航行轨迹控制具有重要的现实意义。为此,基于最小二乘算法进行船舶航行轨迹控制方法研究。该研究前一部分获取AIS系统中的船舶航行实时数据,得到船舶航行位置,后一部分利用最小二乘算法,并结合前一部分获取的数据,预测船舶航行角度和方向,控制船舶航行。结果表明:1)整体来看,实际航行轨迹线路与预期航行轨迹线路之间的拟合优度为0.984 7,比较靠近1,说明船舶航行实际轨迹符合预期。2)局部来看,通过对比10个不同节点处的航行速度和航行方向,误差比较小,说明所研究方法的航行轨迹控制效果较好。     

基于模糊理论的船舶复合碰撞危险度计算

基于船舶领域和动界的概念,在船舶碰撞几何原理的基础上,利用模糊规则和模糊综合评价方法,本文提出一种船舶复合碰撞危险度的计算方法.确定最近会遇距离(DCPA)、最近会遇时间(TCPA)、两船距离、相对方位、船速比5个主要因素的隶属度函数,并考虑航行区域状况、能见度情况和船舶的操纵性能等对船舶碰撞危险度的隶属度函数修正.用原始数据对3种不同会遇态势进行仿真和对3种不同碰撞危险度计算结果分析比较,结果表明该方法的有效性.     

船闸的门槛水深（二）——船舶过闸所需的最小门槛水深

目前国内针对“船舶过闸时所需的最小门槛水深”的研究还没有形成系统性的成果。通过分析已有的研究成果,提出“船舶过闸时所需的最小门槛水深”由船舶吃水和富裕水深组成,富裕水深由船舶航行下沉量和最小安全富裕水深组成;影响船舶过闸时的航行下沉量的主要因素是船舶的阻塞系数、航行速度和水深。根据已有的研究成果的适用条件,介绍一种估算船舶过闸时的航行下沉量和极限航速的计算方法。最小安全富裕水深主要用于补偿航行下沉量估算的可能误差和枢纽运行中的推移波产生的水面波动,枢纽运行中产生的非恒定流是推移波的主要来源,一般情况下最小安全富裕水深可取30 cm,当预计推移波对门槛水深的影响比较显著时,应开展专门研究。     

船舶碰撞危险度的避碰决策模型

船舶碰撞危险度是影响船舶航行安全的重要参数,对船舶在航行中的避碰决策起着指导性的作用。船舶在会遇时,快速而且准确的计算出船舶碰撞危险度,是进行船舶间避碰决策的基础。然后,结合船舶碰撞危险度模型和避碰几何原理,建立船舶避碰决策模型,该模型能够为船舶驾驶员提供采取避碰行动的时机和转向幅度,以获得避碰行动的最优解。     

内河船舶避碰决策智能优化研究

针对内河船舶航行及内河航道的诸多特点,分析影响内河船舶碰撞危险的各种因素,建立内河船舶碰撞危险度的评判模型;重点对内河船舶避碰决策及优化展开研究,系统化描述保证船舶安全、经济航行的多种条件,提出相应的避碰决策模型,并在此基础上拟应用优化理论展开探讨。     

遗传神经网络算法在船舶碰撞危险度确定中的应用

为提高船舶航行安全性,首先建立船舶碰撞危险度评估模型,并结合神经网络算法对特定的水域进行危险度模型拟合,获得较为准确的船舶碰撞危险度模型。基于Matlab软件对建立的模型进行编程计算。本文建立的船舶碰撞危险度模型经过50次误差训练后达到了较高的拟合精度,获得较好的效果,可为提高船舶航行安全性提供参考。     

船舶碰撞危险度模型应用与验证

本文提出一种基于地理分布,并结合预测和仿真系统的船舶碰撞危险度分析方法,应用于实际测试环境中验证了方法的有效性。这种方法主要讨论了未来地理分布中的高危险度地区。相比较利用历史数据、数学模型和专家咨询进行当前船舶碰撞可能性计算的传统危险度分析,本文方法可以更加合理而准确地预测未来特定海域的船舶碰撞危险度,为采用和实施船舶碰撞风险控制措施提供有力支撑。     

船舶智能决策关键技术实现方案研究

为研究船舶智能航行关键技术智能决策实现过程方案,对智能决策的实现过程进行分析,并对智能决策过程中的关键问题确定航线智能规划目标、建立航线规划模型、确定避碰决策目标、碰撞危险度等进行了分析,提出智能决策实现过程方案。     

基于粒子群-遗传优化算法的船舶避碰决策

为能在开阔水域中提升船舶驾驶员在多船会遇场景下的避碰决策能力,按照国际海上避碰规则(Convention on the International Regulations for Prerenting Collisions at Sea,COLREGs)的要求,综合考虑船舶航行的安全性与经济性,提出一种基于粒子群-遗传(Partide Swam Optimization-Genetic Algorithm,PSO-GA)的混合优化避碰决策算法。基于最近会遇距离(Distance of Close Point of Approaching,dCPA)和最近会遇时间(Time to Close Point of Approaching,tCPA)确定船舶碰撞危险度(Collision Risk Index,ICR)的计算方法,基于转向幅度与航行时间建立避碰决策目标函数。基于PSO-GA算法具有提高收敛精度和加速全局寻优的特点,当ICR≥0.5时,启动PSO-GA算法,获得让路船舶在全局范围内的最佳转向幅度和在新航向上的航行时间。仿真结果表明:与单独使用PSO或GA算法相比,PSO-GA算法能够以较少的迭代次数找到安全经济避碰航线。提出的避碰决策算法能够为船舶驾驶人员在避碰决策中提供参考,有助于提升船舶航行的安全性和降低船舶碰撞事故发生的风险。     

电子海图在综合船桥系统避碰技术的应用研究

随着航运业的发展,船舶的航行速度及海上船舶密度越来越大,如何保障船舶航行安全成为航海领域重要的研究方向。避碰系统监测航行环境,对船舶可能的碰撞情况提前预测并对船员驾驶进行辅助指导,其系统的准确性直接关系着航行安全。本文对基于电子海图及AIS自动识别系统在避碰中的辅助决策模型进行研究,给出避碰策略。     

船舶动态多速度点的数值模拟研究

为了保障船舶安全,要求船舶沿航行线路稳定航行,当前船舶航运事业不断发展,船舶航行速度受环境、天气、洋流等多种不确定因素的影响,因此当前对船舶动态速度的研究仍存在较多困难,难以对其进行准确计算,易导致船舶航行晚点甚至超速碰撞等问题。基于上述原因提出结合水面微幅运动动力分析的方法对船舶动态多速度点数值进行模拟研究,对船舶的航行速度和水流速度进行综合分析和数值模拟,对湍流模型进行设计和计算,并将结果与实际检测数据进行比较,以便对该算法的准确性进行检验。最后通过仿真实验结果证实,该算法对船舶动态多速度点的数值模拟研究效果较好,计算与船舶的实际航行速度检测结果基本吻合。由此证实通过利用水面微幅运动动力分析法对复杂船型流动速度问题进行研究,可有效对航线阻力、伴流等问题,以便对船舶动态多速度点数值进行准确计算,并及时给出与船舶运行实际情况相一致的结果,以保障船舶安全航行。该方法为船舶航行速度优化计算方法提供重要的参考依据。     

在VTS中利用回归分析方法预测研究

为提高船舶航行安全性,减少船舶碰撞事故,本文基于国内外船舶碰撞事故以及相关数据,采用数学统计理论对其进行数学建模,并基于VTS分析系统与数理统计模型,对船舶碰撞过程中的诸多因素进行分析。相关计算表明,本文建立的回归模型经过误差训练后,其误差能够迅速收敛,并且达到较高的收敛精度,能够可靠地用于船舶碰撞预测研究,为提高船舶航行安全性提供参考。     

基于选择性神经网络集成的船舶避碰问题研究

船舶碰撞危险度的确定是保证海上船舶航行安全的重要问题,也是一个复杂的过程,受很多因素的影响,具有很强的非线性特征。神经网络集成是用有限个神经网络对同一个问题进行学习,集成在某输入示例下的输出由构成集成的各种神经网络在该示例下的输出共同决定。本文基于粒子群优化算法实现一种选择性神经网络集成方法,并基于该方法对船舶碰撞危险度问题进行了建模。仿真结果表明,基于粒子群算法的选择性神经网络集成方法适合于船舶避碰问题模型,且模型的精度很高。     

平潭海峡大桥桥区水域通航环境安全评价

通过调查平潭海峡桥区水域船舶基本情况,应用海上交通安全评价的模糊推理系统,分析桥区水域航行环境的危险度,提出有效地提高平潭海峡桥区水域船舶安全航行的建议.