内河船舶机会性互联的复杂网络模型及其时变特性

针对内河船舶间出现时空邻近的机会性现象开展建模及实证研究。在社会网络分析方法的基础上,提出了1种考虑时序特征的网络分析方法,将大尺度时间跨度上的网络聚类转化为小尺度跨度上的网络聚类,进而分析内河船舶在有限水域内的动态行为;考察船舶间形成邻近关系网络的时变特征,利用复杂网络表示船舶社会网络随时间的演化特性,并借助复杂网络模型对内河水域内存在较多互相熟识船舶的现象给出统计解释。基于长江下游200 km河段1个月的AIS数据,按时隙划分得到网络模型的序列,由此表现船舶间发生单跳数据交换关系的互联形态。
实证结果表明：①船舶联网瞬时的度分布可用高斯分布拟合,拟合度在96%以上;②随着时间尺度的增加船舶社会网络的小世界特性和无标度特征愈加明显,网络形态在空间维度上呈现簇团情形,局部密集的组团网络由大部分静止和少量运动船舶连接起来,网络密度随时间缓慢增加至0.1左右,相对平均路径长度稳定在0.2~0.3之间,平均赋权集聚系数呈现缓慢下降的趋势最后趋于0.4~0.5,离散度较快趋向于1,并实现整体上的连通;③度值较高的船舶节点,其平均速度在不同时隙的船舶社会网络中分时段呈现相关性;④相对于船舶密度的增加,船舶在1 d内的平均友邻时间以指数形式递增,而船舶的重复相遇近似服从负指数分布。上述结果表明,内河船舶航行中数据交换关系的建立或断开是由物理空间中船舶间邻近关系的时变性决定的;内河船舶的历史交互行为对未来交互行为具有记忆性并产生影响。