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为分析内河通航情况,评价桥区水域航道饱和程度,研究不同船舶领域模型对航道饱和度评价造成的影响,构建了基于船舶A IS数据的通航饱和度模型.通过大量历史船舶A IS数据分析,计算了船舶交通流量、通航密度、通过能力等参数,基于停船视距船舶领域构建了通航饱和度模型,提高了饱和度计算精度;分析了饱和度随时间的变化特征,并提出了最大饱和度等评价指标.以长江中游武汉河段桥区水域为例,研究近三年桥区水域通航饱和度用以验证.结果表明,长江中游桥区水域通航饱和度平均约为20% ~30%;武汉长江大桥附近饱和度最大可达53%,与实际较为相符;基于藤井船舶领域模型相比停船视距船舶领域模型计算所得的通过能力值高76%,饱和度低43%.采用停船视距船舶领域计算所得饱和度随区域交通流特征而变化,相比于传统方法更加精准. 相似文献
83.
我国是国际航运大国,拥有辽阔的海域和丰富的内河通航资源。1985年,我国加入《1979年国际海上搜寻救助公约》,郑重承诺保证在我国沿海及内河通航水域生产作业人员的安全。海上搜救工作既是体现我国政府作为负责任大国、负责任政府的一项重要职责,又是交通行业“加强执政能力建设”的具体体现。 相似文献
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85.
86.
87.
内河三叉河口水域船舶避碰路径优化研究 总被引:1,自引:0,他引:1
为避免人为失误引起内河三叉河口水域船舶碰撞事故,提出一种新的避碰空间模型--船舶动态避碰空间模型,用于内河三叉河口水域船舶避碰决策,运用遗传达退火算法对内河三叉河口水域船舶避碰路径进行优化,仿真结果表明,所提出的模型及算法可行. 相似文献
88.
89.
为提高城市道路短时交通流预测的精度和效率,提出了一种基于深度学习的短时交通流参数预测模型,结合高斯-伯努利受限波尔兹曼机、Softmax回归模型和深度置信网络,对大规模路网中地点车速进行预测.该模型在网络底层加入高斯-伯努利受限波尔兹曼机,将传统二值输入转换为连续实值输入以适应地点车速的数据特征.在网络输入、输出矩阵中加入时空特征表达,并将深度置信网络顶层接入Softmax回归模型,根据深度学习模型提取到的地点车速时空特征对多路段多时刻的地点车速进行预测.选取广州市大规模路网中60条路段60 d的实测地点车速对网络结构和参数进行调试,并分析预测结果.结果表明,GBRBM-DBN网络结构能够提取大规模路网中地点车速的时空分布特征,预测精度较高.与长短时记忆循环神经网络预测结果进行对比,具有更高的时效性;与“深层模型+小规模数据”相比,平均绝对误差减小10.13 km/h,平均相对误差减少14.5%;对输入矩阵中的训练集和测试集数据量比例作不同划分,平均绝对误差变化范围在1.64 km/h以内,平均相对误差仅增大7.3%. 相似文献
90.