LNG船进出深圳西部公用航道适应性研究

根据深圳大铲湾LNG码头的建设及深圳西部公用航道概况,此文应用国内外关于LNG码头的设计规范对LNG船舶进出深圳西部公用航道进行适应性研究,论证深圳西部公用航道的宽度和水深是否满足LNG船安全通航的要求,为深圳大铲湾LNG码头建设和通航提供参考。     

驶入香港及经香港驶往深圳西部港区的航法研究

香港和深圳西部港区均是大型港口,大型船舶驶往深圳西部港区均要过境香港。根据香港的航行条件,对其航行法进行了探讨性的研究。     

采用虚拟浮标改善深圳港西部水域通航环境的探讨

深圳港西部港区三个黄浮筒附近是深圳港引航员与香港引航员进行船舶交接的水域。近年来随着船舶密度的加大、船舶的大型化，该水域显得狭小拥挤．使交通秩序混乱，甚至发生险情。因此，如何改善深圳港西部水域的通航环境，是具有现实意义的研究课题。本文提出用虚拟浮标代替实体浮标（三个黄浮筒）的建议，以改善通航环境，与各位同仁探讨。     

浅谈深圳港西部水域如何避让小型船舶

分析近十年来深圳港西部水域事故案例，一个重要特点就是所有的船舶碰撞事故都与小型船舶有关。本文通过分析这一水域小型船舶的特点，提出一些避让方法。     

深圳西部港区水域船舶引航风险分析及安全操纵

介绍深圳西部港区气象、潮汐和潮流、航道和交通流特点,分析深圳西部港区船舶航行风险、靠离泊风险,提出相应的风险防控措施。     

深圳港西部港区出海航道拓宽浚深方案研究

在集装箱船舶大型化趋势下,深圳港西部港区良好的区位优势、港口泊位、设备硬件条件,与西部港区进出港航道对大型集装箱船舶通航限制之间的矛盾日趋严重,已经严重制约了港口能力。通过分析研究深圳港西部港区出海航道拓宽浚深方案,使航道通航等级由原10万吨级集装箱船全天候单向通航升级为20万吨级集装箱船全天候单向通航。     

基于影响因素分析的船舶交通流量预测多元线性回归模型

随着经济的发展,通过长江水域的船舶数量日益增多,通过对长江镇江段的船舶流量进行调研以及对影响船舶交通流量的因素进行分析,能够更为精确地建立船舶流量预测模型,为预测提供科学依据。     

探索深圳西部水域安全治本之策

2002年以来，在深圳海事局的管辖水域中，共发生海上船舶交通事故55宗，其中位于珠江口东侧的深圳西部水域，竞发生了52宗，占全辖区事故总数的94％。针对这一突出问题，深圳海事局于2003年初提出：以“压事故”为主要目标，在深圳西部水域全面开展对通航环境和通航秩序的综合整治，改善深圳西部水域交通安全的环境和秩序。     

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。     

内河航道航速限速分析

为提高航道的载运量,以船舶流量最大为依据,运用交通流理论和跟驰模型对航道船速进行分析求解。首先根据航道主要船舶比例数据得到航道的标准船载质量,然后运用matlab拟合求出相应的标准船长,再根据交通流理论和跟驰模型得到最佳的航速设置,从而实现对船舶航速的优化分析。     

湄洲湾湾口船舶定线制的研究

文中采用国内外船舶定线制常用的研究方法,对湄洲湾湾口附近水域的船舶习惯航线、船舶交通流特点、海上交通事故的特点等内容进行调查与分析,结合IMO关于定线制的有关规定,研究和探讨了湄洲湾湾口船舶定线制的设计。     

厦门湾附近水域船舶定线制的研究

论述了厦门湾附近水域船舶定线的目的。利用厦门海事局VTS中心的设备进行了连续3天的交通流实态观测及海上交通事故的统计分析,得到厦门湾附近水域的船舶交通特点,根据海上交通工程理论与方法,提出厦门湾附近水域船舶定线制的设计方案。     

基于自动识别系统和门控递归装置的港口流量预测模型（英文）

Water transportation today has become increasingly busy because of economic globalization.In order to solve the problem of inaccurate port traffic flow prediction,this paper proposes an algorithm based on gated recurrent units(GRUs) and Markov residual correction to pass a fixed cross-section.To analyze the traffic flow of ships,the statistical method of ship traffic flow based on the automatic identification system(AIS) is introduced.And a model is put forward for predicting the ship flow.According to the basic principle of cyclic neural networks,the law of ship traffic flow in the channel is explored in the time series.Experiments have been performed using a large number of AIS data in the waters near Xiazhimen in Zhoushan,Ningbo,and the results show that the accuracy of the GRU-Markov algorithm is higher than that of other algorithms,proving the practicability and effectiveness of this method in ship flow prediction.     

基于智能融合的船舶交通流预测系统

船舶交通流量预测的研究为水道的规划、设计和船舶通航管理提供基础性依据。将智能融合算法应用于船舶交通流量预测系统,较好地解决了现有船舶预测算法中存在的预测精度不高,依赖于经验等不足。以长江江阴大桥2007年船舶流量观测数据为例进行分析,实验结果表明,融合预测能够对多个数据源进行预测,并可以减缓单种预测方法单独预测的不确定性,从而增加了预测的准确性和整个预测系统的鲁棒性。     

基于电子海图的船舶定线辅助系统软件的实现

以船舶定线研究为目的，开发基于电子海图的交通数据处理与分析的软件，实现海上交通调查数据的计算机处理、交通流模式分析及定线技术的应用。     

吴淞口警戒区通航管理分析

本文以吴淞口警戒区的通航环境为切入点,通过对船舶交通流、船舶类型、气象海况的分析,结合笔者的一些工作实践,对吴淞口警戒区的通航管理难点和重点进行了有针对性的对策探讨。     

内河航道服务水平及通过能力研究

以交通工程理论为基础,结合内河航道特征提出航道服务水平概念及指标;以内河和渠化航道标准船型为依据对内河航道服务水平指标进行量化,在此基础上确定服务水平等级;将船舶交通流理论和航道服务水平相结合建立内河航道通过能力计算模型。以淮河出海航道运行资料为依据,计算航道通过能力,并与设计水平年货流密度进行对比分析,可供内河航道规划、建设、评估、维护或升级提供理论参考。     

长江口深水航道整治效益分析 ——以船舶通航变化为例

根据VTS和AIS船舶数据记录,利用AIS船舶航行轨迹线分析及流量统计软件,对长江口深水航道建设不同时期 的船舶流量、船舶货运量及船舶的实际吃水情况进行统计分析,从而为深水航道建设带来的航运经济利益推算提供基础数据。     

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.