基于船联网的异构网络垂直切换信号预测技术研究

针对内河航运中存在多种异构网络共存的现状,提出了1种网络状态共享机制,即由信息中心收集来自船舶的网络状态信息,然后进行汇总处理后将数据共享.运用灰色理论,并根据船舶网络状况历史数据,与信息中心的最新数据相融合,得出较准确的前方网络状况值.通过Matlab仿真,验证了这种信号共享方法及预测机制可以有效提升预测信号的准确度,并同时兼顾了船舶的速度和长距离预测问题,适用于船载终端.     

船舶能效信息采集与远程传输系统设计

为了实现船舶能效数据的采集和实时动态远程监测,采用了无线数据传输的方法实现了位于船舶内部不同位置传感器数据的汇总,制定了统一的通信协议,实现了基于不同通信协议的传感器数据高效采集和传输,提出了基于3G无线网络的船舶能效信息远程采集传输方案,通过实际测试发现该方案达到了预期效果,能够实时观测到目标船舶运行的实时动态数据的变化,同时在远程客户端对无线回传的数据进行了监测、显示和保存,充分说明了该方案的可行性.      

基于北斗差分定位及移动通信技术的船载智能终端设计

为解决船舶驾驶台电子设备种类繁多、船岸通信不畅的问题,出于对国家北斗战略在交通运输行业的考量,文中依托RK3288主控芯片及其外围接口模块,通过AIS信道及4G通信链路进行北斗差分信号17号AIS报文的播发,依托4G通信技术实现数据的船岸交互,开发了集成化的船载智能终端。测试结果表明,船载智能终端可以基于17号报文完成单北斗差分米级定位精度,可以实现船岸数据的信息上传与下载,满足了船端一体化的应用需求。     

高速公路中无线网状网技术的应用

无线网状网是一种新型的宽带无线接入网络,文章介绍了其在高速公路中的应用,并且为了提高高速公路无线网状网网络性能,详细介绍了无线链路质量、链路间的干扰以及节点的负载情况下的路由判据I-WCETT,分析了适用于高速公路无线网状接入网的TBR协议及其改进协议。     

基于位置可达域的船舶轨迹噪声去除方法

船舶的AIS轨迹数据对研究船舶交通流和交通行为具有重要意义.然而通信链路及卫星定位信号等方面的干扰,导致AIS轨迹含有较多的噪声数据,严重影响了数据分析和数据挖掘的质量.根据船舶运动规律,研究得出一种基于位置可达域的船舶轨迹噪声数据去除方法.通过计算某时刻船舶运动的所有可能状态,估计船舶下一时刻位置可达的范围作为可达域判别条件,并利用滑动窗口对船舶AIS轨迹点进行滚动处理,将不满足可达域判别条件的点作为噪声点进行滤除,形成轨迹去噪算法流程.选取含有噪声的真实AIS轨迹数据进行方法验证,并与当前常用的轨迹去噪方法进行对比分析.相比于速度阈值法和基于密度的聚类算法,所提出的方法在召回率上分别提升了27.22%和23.14%,在F1指标上分别提升了14.31%和24.03%,说明算法对噪声点的识别较为准确,并能有效针对不同类型噪声进行处理.同时,通过多次重复试验和时间复杂度分析,验证该算法不仅满足海量AIS数据的离线去噪需求,还可用于轨迹在线去噪,满足实时应用的需要.      

突发事件应急救援物资需求预测的方法研究

应急物资需求的预测是突发事件应急救援顺利高效开展的关键环节之一,而能否做出准确的预测是当下亟待解决的问题.通过考虑时间对特征因素的影响,采用了熵值法确定特征因素权重系数,运用灰色关联度算法计算案例间的相似度,使用了基于时间因素影响的权重调整的方法,建立突发事件应急救援物资需求预测模型,从而求得相似案例,以解决灾区应急物资需求问题.通过对5个源案例与目标案例各个特征因素的相似度分析,验证了该模型的合理性和可行性.      

基于随机森林算法的内河船舶油耗预测模型

准确的船舶油耗预测模型是船舶实现各项航行优化措施的基础.以长江干线某旅游船为研究对象,通过安装信息采集系统获得了大量的船舶实时营运数据.通过理论分析得出影响船舶油耗的主要因素为风速、风向、水深、水流速度和船舶航速;改进了随机森林建模时参数的设置方法,提出一种变量的重要性测度方法;对去噪处理后数据进行系统抽样并进行归一化处理,得到建模的样本数据;把样本数据按0.7∶0.3的比例随机分为训练样本和测试样本,对训练样本采用随机森林(RF)算法建立油耗预测模型;通过模型预测测试样本的油耗值,与实测数据对比,结果显示预测误差低于6.8%,优于BP神经网络与支持向量机(SVM)的预测结果;分析模型中各变量的重要性顺序为:航速>水流速度>水深>风速>风向,利用偏相关分析得到了单个因素与油耗间的定量关系.      

基于船种聚类的航道通过能力量化方法

为准确计算航道通过能力,针对单双向通航方式并存的混合通航航道,建立了基于船种聚类的航道通过能力量化模型.根据海港航道通航管理规则,对不同船舶种类进行分类,通过聚类算法确定船舶种类特征及其分布概率.与传统航道通过能力计算方法相比,对不同种类船舶所占航道资源分别附以不同权重,同时考虑船舶通航方式改变对航道通过能力的影响,能够更加准确地量化航道通过能力.应用天津港大沽沙航道数据进行了实例分析,目前航道实际月通过船舶约为1 905艘次,计算得到大沽沙航道月通过能力为2 350艘次,并且与港口公共混合通航航道通过能力计算结果4 455艘次/月相对比,前者的结果更符合实际情况,后者的结果明显大于实际航道通过能力.结果表明,基于船种聚类的航道通过能力量化方法能更加准确地反映航道实际情况.      

船舶新能源系统监管平台关键技术

为实现中国内河新能源船舶统一监管、远程运维,文中分析了现有船舶、车辆远程监管平台关键技术和内河新能源船舶监管要素及管理需求后,提出并搭建了内河船舶新能源系统监管平台.该平台采用自定义通信协议满足监管对象、数据项扩展需求;采用船载端与岸端信息数据加密方法保障信息安全;采用多种数据存储单元结合的混合分布式存储架构满足船舶新能源系统数据存储需求;提出布谷鸟搜索-概率神经网络算法,为开展新能源系统故障诊断研究提供技术支持.平台能够实时监管并记录船舶新能源系统运行状态,实现长江水域新能源船舶信息化管理,开创内河新能源船舶信息服务新模式,推进绿色长江建设.      

轨道列车运行时间的线性预测模型与算法

为更加准确地预测城市轨道交通列车运行时间,建立列车运行时间改进线性预测模型.该模型基于正交函数和最小均方误差规则求解线性预测系数.采用不同长度的数据样本建立预测模型,分析数据样本长度和预测阶数对预测结果的影响,进而引入基于顺序迭代法的数据调整机制,提高模型系数计算的准确性.通过对比站间距离不等的情况下距离变换前后模型预测的准确性,分析了站间距离对预测精度的影响,进而引入站间距离的线性变换方法,提高模型的预测精度.结果表明,模型改进前后的平均预测精度分别为92.53%和95.43%,预测精度提高3.13%;提高预测阶数可小幅提高模型预测精度,模型的改进可明显提高运行时间的预测精度.将该模型应用于上海轨道交通2号线列车运行时间的预测,与列车运动模型相比,所提模型预测误差降低17.4%,验证了模型的实用性与准确性.