基于智能编排的天津港复式航道船舶动态推演研究与探讨

文章依托电子海图平台,根据船舶航行计划利用智能编排方法对未来的交通流进行动态推演,智能判断交通冲突和交通风险,将港口船舶生产作业计划转化为可执行的船舶航行计划,形成船舶进出港时刻表,提高了交通组织效率。     

船舶交通流组合预测方法研究

船舶交通流预测的研究能为港口设计及船舶通航安全管理提供基础性数据.基于港口特征、船舶行为和船舶交通流的历史数据,建立了一种改进的船舶交通流变权组合预测模型,较好地解决了现有船舶交通流预测算法中存在的预测精度不高、依赖于经验的不足.以天津港主航道连续9年的历史观测数据为例进行验证,结果表明,改进的组合预测模型能够减小单一模型预测中存在的不确定性,从而提高了整个预测系统的精度及其稳定性.     

大型船舶进出洋山港四期码头交通组织

为满足开港后的通航需求,在船舶交通流调查的基础上,结合洋山港通航环境特征,综合分析洋山港四期大型船舶进出港的通航风险。根据大型船舶的操纵特性和港口泊位特点,建立主航道船舶航行的优先级和进港船舶交通顺序,并通过船舶操纵模拟试验,提出优化出口船与套泊船和延迟开航船舶的交通组织措施和建议。该方案的实施将有助于保障洋山港大型船舶的通航安全,促进洋山港运营效率的提升。     

台湾海峡船舶交通流的调查与分析

采用雷达观测方法获取台湾海峡船舶交通实况,应用自行开发的基于电子海图的观测数据与分析软件进行数据处理,分析台湾海峡船舶交通流分布,建立交通流模型,揭示台湾海峡船舶交通流特点和潜在危险。其调查与分析结果为实施台湾海峡船舶交通管理措施提供科学依据。     

基于交通波理论的混合水域通航效率研究*

为研究船舶在混合水域内船舶靠离泊作业对其航道通航效率的影响,以交通波理论为基础,结合船舶交通流特 性,建立了混合水域船舶交通流波动模型,进而解释船舶靠离泊作业时船舶交通流的集聚和消散过程,根据船舶交通量、 航速、船舶流密度和靠离泊作业时间,建立混合水域干扰影响范围与时间计算模型。以福姜沙南水道为例进行模型验证, 进行安全条件下的混合水域船舶通航效率量化研究。     

基于数据挖掘的船舶行为研究

如何从我国沿海港口海量的船舶自动识别数据中找出海上交通知识,是我国交通海事部门和港口管理部门亟需解决的重要同题.针对海量数据处理的瓶颈及海上交通数据的特点,运用地理网格技术划分港口水域,从而降低船舶航迹数据复杂度,建立船舶行为模型,对每个地理单元格上的船舶行为进行统计分析,进一步运用数据挖掘技术揭示整个海域船舶行为规律.所挖掘的知识可以运用到船舶航行位置预测、船舶异常行为检测及海上交通流模拟等研究领域.该研究方法开拓了海上交通安全的研究思路,为海事部门和港口管理部门的通航环境管理等提供理论依据.     

虾峙门西口交通流组织的必要性和方案

为保障虾峙门西口水域交通流安全,对该水域水文潮流及岛间水流进行流体力学分析,比较不同类型船舶和来自不同方向的船舶在此水域受流影响的情况。通过对该水域交通流的梳理,总结该水域交通流的基本特点,并据此提出优先组织虾峙门西口出口交通流、组织由锚地出来的船舶和穿越航道的船舶安全航行、对进口交通流的分流控制等方案。     

老铁山水道船舶交通流的调查与分析

文章通过分析老铁山水道船舶交通流分布情况,建立了交通流模型,揭示了老铁山水道船舶交通流的特点和潜在危险。其调查与分析结果为实施老铁山水道船舶交通管理措施提供了科学依据。     

基于Anylogic的耙吸装驳作业船舶交通组织仿真

为提高耙吸装驳作业时船舶交通组织水平,减少船舶通航延误,介绍耙吸装驳作业工艺,制定作业时船舶交会控制标准,构建系统仿真逻辑模型,运用Anylogic软件进行离散仿真试验。以长江口深水航道为例,采集该水域的船舶交通流特征数据,输入仿真系统并设置作业参数,并对船舶交通组织过程进行仿真,分析不同的作业位置对船舶通航产生的影响,获得受耙吸装驳作业影响的船舶艘次、平均延误时间和船舶延误分布等,进而提出交通组织建议。实例表明:采用Anylogic软件进行离散仿真,能够量化分析耙吸装驳作业对航道通航效率的影响,为船舶交通组织提供科学依据。     

港口公共航道船舶通过能力的计算模型研究

在深入研究港口公共航道船舶交通流特征和船舶行为特征的基础上,提出了船舶航行领域、船舶穿越领域和船舶汇入领域概念,并以此为基础建立了多源汇入汇出条件下港口公共航道通过能力一般计算模型。该模型不仅能反映航道属性、船舶属性和船舶交通流基本参数对航道通过能力的影响,也能反映船舶行为对航道通过能力的影响。     

多级航道通过能力的数学模型研究

航道承载着具有OD点对的船舶组成的交通流,航道通过能力表示航道的交通承载能力。将多级航道中各港口视为网络模型中的节点,各航段视为网络模型中的连线,考虑与航道通过能力密切相关的航道货流OD结构,建立了以任意起点港和终点港之间货流量为变量,各货流量或货物周转量之和最大为目标函数,航段通过能力、港口设计通过能力及碍航建筑物通过能力为限制条件的OD结构网络模型,来测算多级航道通过能力。     

利用AIS数据挖掘建立船舶到达规律模型

首先介绍船舶交通流对于船舶港口的影响;然后从泊松分布、负二项分布入手,详细的说明船舶到达规律;最后通过AIS数据挖掘建立了影响船舶达到规律的参数。通过对参数的分析建立船舶到达规律模型,实验证明负二项分布所建立的模型能更好地描述船舶进出港口的情况。     

基于仿真数据的内河水网船舶排放清单

针对有关内河船舶活动的真实数据相对缺乏,直接利用该数据建立排放清单较为困难的问题,提出基于交通流仿真数据开展内河水网船舶排放清单研究的方法。以浙江省北部内河水网为例,仿真、验证交通流和船舶个体活动数据,结合船舶引擎功率的排放因子建立4种不同交通情形下的船舶排放清单,并对交通参数和船舶排放特征基础数据进行相关性分析。该研究可为相关部门从交通控制和组织的角度制订节能减排措施提供参考。     

水上飞机与船舶碰撞风险因素建模

我国民用水上飞机产业正处于起步阶段,保障水上飞机的航行安全是十分重要的.结合水上飞机水面滑行及起降过程的动态特点,运用人机工程理论,识别了水上飞机与船舶的碰撞风险因素,确定了各因素之间的相互关系及其影响程度;通过集成决策实验室分析法和解释结构模型法(DEMATEL-ISM)计算得出各碰撞风险因素的中心度和原因度,确定了各因素的重要程度,明确了各因素中原因因素和结果因素的归属;构建了四层次的水上飞机与船舶碰撞风险因素多级递阶结构模型.此研究为该类事故的分析、预防及水上交通安全管理提供了方法和依据.     

基于AIS数据的港口拥堵指数模型及算法

为客观、准确地评估港口拥堵程度,借鉴城市道路交通拥堵指数编制方法,提出基于船舶自动识别系统数据的港口拥堵指数模型和算法。首先,适当外扩船舶交通服务报告线,划定包含所有港外锚地的进出港测算线,再根据船舶自动识别系统数据中每艘船舶进出港口和进出泊位的时间测算出船舶实际进港时长、在泊时长和出港时长。然后,将船舶实际在港时长与正常状态下进出港时长的比值作为港口拥堵程度的评测指标,并对该指标进行加权合成,据此得到港口拥堵指数模型和测算方法。最后,以天津港、深圳港、宁波舟山港等港口为例,对港口拥堵指数进行实证分析,结果表明港口拥堵指数模型充分考虑了港内外锚地和港外漂泊船舶的等待时间,能够更加全面、客观反映港口的真实运行状态和拥堵水平。     

连云港港主航道远期适应性及通航标准

以连云港港主航道工程为实例,综合航道与规划港口岸线资源的长远匹配性,对远期航道的适应性及通航标准进行分析。基于ANYLOGIC多智能体仿真建模平台,采用面向对象的建模方法,建立涵盖船舶进出港、锚地、航道和码头生产等环节组织实施全过程的连云港主航道水域港口运营系统仿真模型。综合远期港口通过能力、航道服务水平以及航道宽度合理性3方面分析,提出远期航道通航标准。     

智能港口运输交通流模拟系统设计

随着海上运输业的不断发展,关于港口运输交通的研究日益增加。在原有智能港口运输交通流模拟系统使用过程,常因模拟结果误差较大,造成港口交通研究结果可靠性较差的问题。因而,设计线性模型下智能港口运输交通流模拟系统。硬件方面,安装船载GPS收发装置,设定系统控制器,其他硬件部分沿用原有设备。引用线性模型优化交通流模拟计算法,构建高精度智能港口运输交通流模拟模型,提升系统的模拟精度。至此,线性模型下智能港口运输交通流模拟系统设计完成。通过系统测试对比可知,此系统的模拟结果误差数值低于原有系统模拟结果误差数值。综上可知,线性模型下智能港口运输交通流模拟系统模拟精度较高。     

基于元胞自动机的船舶交通仿真模型及应用

为掌握琼州海峡中船舶的运动态势,提出一种基于元胞自动机的可模拟狭水道和繁忙水道船舶交通的仿真模型。基于元胞自动机模型,将琼州海峡通航分道网格化;结合船舶领域,制定船舶跟随规则和船舶穿越规则;采用离散事件模型产生不同类型、不同航速的船舶,模拟海员在各种航行环境下的反应并比较船舶实际通过海峡的航行时间和模拟通过海峡的时间。由于仿真模型没有完全考虑影响航行时间的细微因素,因此所有仿真模型中船舶的航行时间与船舶实际航行时间有一定差值,但都在可接受范围内。     

基于灰色小波神经网络的船舶交通流预测研究

船舶交通流预测的准确性和可靠性已成为制约港口经济科学发展的瓶颈因素。文章综合利用小波变换的局部化性质与神经网络的自学习能力,并引入灰色模型以反映船舶交通流的发展趋势,使得小波神经网络在灰色模型预测结果的基础上结合船舶交通流的影响因素再预测,构成基于灰色小波神经网络的船舶交通流组合预测模型。实验结果表明,灰色小波神经网络的预测精度高于BP神经网络与小波神经网络,提高了整个预测系统的精度及其鲁棒性。     

基于ARENA的沿海港口航道通过能力仿真研究

港口航道通过能力能够表征航道疏导水路交通的能力,对港口航道通过能力进行系统研究,有助于解决航道中船舶因素和设施条件的不足,提高船舶进出港效率。本文构建船舶航行作业系统,将船舶、锚地、航道、泊位组建系统,研究船舶到达率、船舶占用泊位时间、船舶平均等待时间等度量航道服务水平指标的变化趋势。基于ROCKWELL ARENA物流仿真平台,对日照石臼港航道服务过程仿真建模,船舶到达泊位时间间隔越小时,泊位利用率越高,AWT/AST保持在0.3左右,为港口潜力发掘与优化调度提供一定的理论支持。