一种航运信息解码与数据存储

将基于虚拟仪器编程语言LABVIEW的开发环境引入到AIS的信息处理,首先阐述了AIS信息的基本内容和解码的基本原理,然后对信息进行解码,以及解码信息的数据库存储等方面进行研究,提出了一个完整的AIS解码系统.实验结果证明该系统信息准确可靠,为后续基于AIS信息的深化和应用提供了重要的保证.其创新之处在于,引入例如虚拟仪器开发环境,并开发了船舶交通方面的应用程序.     

Backstepping的船舶运动RBF-NN稳定性控制研究

针对船舶运动的非线性模型,设计了一种船舶航行的稳定性控制算法。首先将被控系统分解成与系统阶数相同的子系统,然后利用Backstepping技术,分别为每个子系统设计虚拟控制律,迭代得出虚拟输入控制律,其中的非线性未知函数用RBF-NN逼近,随着迭代次数的增加利用一阶低通滤波器解决计算量膨胀问题。最后通过Lyapunov第二判断法分析验证控制系统的稳定性,基于MATLAB仿真试验,结果表明该方法能够实现船舶航行的稳定性控制。     

基于信息融合的船舶智能运输系统

提出了一种基于信息融合技术的MITS的框架结构，通过系统集成将现有的船舶自动识别系统、全球卫星定位系统、海上交通控制系统与航运公司的信息系统组成一个统一管理的MITS，采用信息融合和智能融合技术，对各系统的数据进行智能处理，提供智能决策支持，以提高运输效率与保障航运安全。     

基于信息融合的船舶智能运输系统1

提出了一种基于信息融合技术的MITS的框架结构,通过系统集成将现有的船舶自动识别系统、全球卫星定位系统、海上交通控制系统与航运公司的信息系统组成一个统一管理的MITS,采用信息融合和智能融合技术,对各系统的数据进行智能处理,提供智能决策支持,以提高运输效率与保障航运安全.     

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。     

港口吞吐量预测的动态平滑参数新模型

港口吞吐量预测是港口总体布局规划中重要的前期工作。将最优梯度算法应用于指数平滑模型,通过构造优选并自动生成的最佳平滑参数,使模型得以优化,增强了指数平滑模型对时间序列的适应能力。较好地解决了指数平滑预测中,平滑参数靠检验确定且为静态,平滑初值难以确定并导致预测偏差等问题。以上海港口为例,与其它指数平滑预测算法比较,验证了该算法的有效性和实用性。     

三边原理加速的聚类分析方法处理航运信息

为了从大量的航运信息中挖掘有用的信息,进行了基于聚类分析的数据挖掘方法的研究.针对k-means聚类分析中聚类精度不高和时间复杂度高的问题,在k-means++的基础上结合了三角形三边原理加速聚类的方法,提出了一种三边原理加速的k-means++聚类算法,并对k-means++聚类及改进算法进行实例测试,说明了改进的聚类方法具有较高聚类的精度,同时减少了聚类算法计算量,并将其应用到航运信息处理中,这对于航运智能信息化有重要的意义.     

基于虚拟仪器的船舶监控系统研究

船舶监控系统的研究对船舶安全起着至关重要的作用,有助于提升船舶导航能力和海上交通管理能力。该文提出的基于虚拟仪器的船舶监控系统,应用LabVIEW图形化编程语言开发了AIS信息处理系统,能够实时采集网络最新发布的船舶信息数据,进行信息的解析和存储,同时应用Google Earth显示船舶的位置及路径信息。系统选用Kalman滤波对船舶的航迹进行跟踪优化,结合BP神经网络对船舶航迹进行预测。系统可实现AIS数据采集、解析、存储、显示、分析等多项功能。