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跨越航道建筑物的通航净空高度是《海轮航道通航标准》的一项核心内容。船舶水线以上高度是通航净空高度计算的关键参数。《海轮航道通航标准》制订过程中,根据各类营运中实船的数据,按一定的保证率进行统计分析,确定了各类船舶的空载营运状态下实际吃水与满载吃水的合理比值。按照该比值计算了全球现有实船航行时水线以上高度。同时结合调研国内外桥梁资料,确定《海轮航道通航标准》采用的船舶水线以上高度表。内容系统全面,对跨越航道建筑物设计和建设以及保障通航安全具有重要意义和深远影响。 相似文献
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针对典型水上交通场景交汇水域,研究了1种数据驱动的船舶轨迹预测与航行意图识别方法。设计CNN+LSTM组合神经网络,通过学习交汇水域船舶的历史轨迹,以CNN+LSTM网络为编码器提取其通航环境及船舶航行时空特征,LSTM与全连接层为解码器同步输出未来时段内船舶轨迹序列和航路选择,从而形成船舶轨迹与航行意图识别模型。同时,引入Dropout网络结构描述该模型的预测不确定性,采用随机关闭CNN+ LSTM核心网络部分神经单元的方式,以相同轨迹序列作为输入获取多组相近的预测结果,根据其统计均值与方差对船舶轨迹预测的不确定性进行量化。以美国沿海某交汇水域公开AIS数据为对象开展实验,创建了该交汇水域船舶航行轨迹数据集,以输入时长60 min,采样频率3 min作为输入条件,Dropout值取0.5,实验结果表明:所提方法对未来60 min时段内的轨迹预测误差为3.946 n mile,航行意图识别准确率达87%,不确定性估计覆盖率达85.7%。与LSTM预测方法相比,当船舶操纵性发生改变时,所提CNN+LSTM模型的轨迹预测误差降低了31.6%,而且兼具船舶航行意图识别及预测不确定性估计能力,有利于智能航行与海事监管技术发展。 相似文献
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