基于GIS和AIS的水上交通宏观态势评估系统

为快速、准确地从海量的船舶轨迹中获取水上交通宏观态势,利用地理信息系统(Geographic Information System,GIS)技术在海量时空数据组织、统计分析及动态可视化等方面的优势,设计区域水上交通宏观态势评估系统总体架构,提出基于全球四叉树金字塔索引的船舶轨迹数据组织模式,引入水上交通流动态密度、速度场和宏观复杂度等3种态势评估因子,开发水上交通宏观态势评估原型系统。该系统能实时感知区域水上交通宏观态势及其动态变化,为水上交通安全管理和保障提供参考。     

三峡库区的水上安全监管4R模式及应用研究

分析三峡库区水上交通系统的复杂性,指出水上突发事件具有随机过程的马尔科夫性,确定水上交通安全状态的"常态"和"非常态"分类方法.运用德尔菲法确定了影响三峡库区水上交通安全的影响因素,并应用SPSS软件对影响因子进行了定量的主成分分析,建立了95%可靠度下的6个综合安全因素,并指出气象和水位是影响三峡库区水上交通安全的主要预警因子.     

船舶交通系统模拟技术的开发与研究

概述已研发的船舶交通系统模拟仿真技术及其软件包.内容包括船舶交通的数据搜集、数据库建立、系统建模、系统模拟及避碰模型和应用等.并在船舶交通系统建模的基础上,提出一种新的基于航路的船舶交通系统模拟方法,它可将船舶交通实态观测所得数据通过计算机处理确定航路型状.该方法考虑了船舶交通的随机性,可任意修改航路,使模拟结果更加符合客观实际.系统可输出船舶交通密度图、航迹图、门线图以及各种船舶的交通参数.以大连港为例,通过各航道段水域的观测和研究.验证了模拟模型的可信性.     

长江干流交通管理系统的研究

长江是我国东西交通的大动脉,随着经济建设的发展,水上运输日趋繁忙,为了保证水上交通安全,提高船舶运输效率,防止环境污染,在长江水域建立船舶交通管理系统是当务之急。本文首先分析了长江干流水域特点,根据最优化原则提出长江干流建立船舶交通管理系统的方案,特别是应用模糊综合数学模型和德尔菲(Delphin)专家咨询方法对10个重点航段交通管理系统的需要程度作了排序,使交通管理系统规划设计的科学性、定量化提高到新的高度。     

船舶交通动力系统安全突变研究

为揭示系统本质,建立船舶交通风险预控机制,基于突变理论对船舶交通系统的安全突变进行研究。首先定性分析了船舶交通系统的特性,并针对动态性与突变性特征,提出船舶交通系统的突变动力学研究方法,进而建立船舶交通动力系统安全突变模型,最后对系统的安全突变进行了定量的分析研究。     

基于AIS实时数据的航道交通拥堵快速判定方法

针对目前人工判定和事后判定时效性差的问题,研究具有实时性和自动化的判定方法。借鉴国内外道路交通拥堵判定方法,运用交通流参数、标准船舶艘次和船舶领域模型,建立航道交通拥堵快速判定模型,构建船舶自动识别系统(Automatic Identification System,AIS)Spark实时数据处理平台,运用多个实例对该模型进行在线试验验证。试验结果表明,该模型能在线快速、准确地判定航道交通状态,可为水上交通监管部门实时获取航道交通信息、及时管控和疏导航道交通拥堵提供有效的方法。     

台湾海峡船舶交通流的调查与分析

采用雷达观测方法获取台湾海峡船舶交通实况,应用自行开发的基于电子海图的观测数据与分析软件进行数据处理,分析台湾海峡船舶交通流分布,建立交通流模型,揭示台湾海峡船舶交通流特点和潜在危险。其调查与分析结果为实施台湾海峡船舶交通管理措施提供科学依据。     

水上交通拥挤区域的聚类分析与识别

水上交通拥挤区域识别对于水上交通诱导及控制具有重要的意义。针对船舶交通特点,将船舶领域概念引入DBSCAN算法,利用改进后的算法对某一海域实时的船舶动态数据进行聚类,分析出潜在的拥挤区域,最后通过交通流速度评判得到真正的拥挤区域。     

交互多模粒子滤波多特征自适应融合的船舶视觉跟踪

近年来,水上交通运输的蓬勃发展对高性能的船舶视觉跟踪方法提出越来越高的要求。为实现不同环境下船舶的有效跟踪,采用颜色特征和纹理特征进行船舶特征提取。针对船舶运动的随机性,本文在布朗运动的基础上构建船舶运动模型,通过颜色特征和纹理特征构建船舶观测模型。最终,本文成功实现了一种交互多模粒子滤波多特征自适应融合的船舶视觉跟踪方法,满足水上交通管理的应用需求。     

多船舶同时航行中的调度数学模型设计与实现

在多船舶同时行进航道水上交通网络中,船舶拥堵容易导致水上安全事故,需要进行水上航道船舶航行调度。本文针对当前调度模型的吞吐量低,时滞较大的问题,提出一种基于船舶航行流量分簇预测的多船舶同时行进中的调度数学模型。构建多船舶同时行进的通行流量的信息感知模型,采用RFID标签识别技术进行船舶航行流量的数学统计,构建船舶进出港的交通态势预测多元状态方程,以历史测量信息作为先验统计量对方程进行优化求解,实现船舶航行流量分簇预测,以此为信息统计量进行交通调度。仿真结果表明,采用该模型进行多船舶同时行进调度,能提高单位时间内的航道通行量,且对航道船舶流量的预测精度较高,调度的时间开销较小。     

大型船舶会船区碰撞风险的灰色评判模型

为提高大型船舶会船区的航行安全，减少大型船舶在会船区内的碰撞风险，提出一种基于水上交通冲突和枢纽复杂度的灰色变权聚类模型，对大型船舶会船区的碰撞风险进行评价，并对容量不足的会船区进行扩展提供合理化措施。结合会船区交通流和水上交通冲突状况，选取交通冲突率和交通冲突点作为会船区碰撞风险的评价指标，并考虑评价指标的意义、量纲和数值上差距较大及会船区附近的锚地环境等因素，综合利用交通枢纽复杂度与初值化算子灰色变权聚类算法，对会船区的碰撞风险进行评价。以湛江港南三岛西航道4号会船区(分为东段、中段和西段3段)为例进行验证，评价结果与实际调查情况基本相符，较好地解决了海上通航环境中数据信息不足和定性分析对碰撞风险评价的影响，为会船区的碰撞风险评价提供新的研究方法，并在此基础上结合湛江港大型船舶会船区的客观情况提出对会船区进行扩展的建议，从而满足湛江港对于大型船舶会遇的实际需求，为航道设计和科学制定水上交通管理措施提供参考依据。     

水上交通事故管理系统设计与实现

采用电子海图技术建立水上交通事故信息系统,已经成为海上交通管理、事故分析的一个先进有效的技术手段。根据事故数据的属性和空间特性,确定基于电子海图的水上交通事故管理系统的内容特点,设计了事故管理系统的功能结构和技术开发流程。该系统能提高海上交通管理效率,预防事故的发生,改善海上交通环境,并提供救助设备的合理配布方案。     

加快船舶定线制建设 打造海上安全高速网

船舶定线制是水上交通繁忙区域实施有效管理的主要手段,是对航路合理规划、有效利用的重要方法,代表着水上船舶航行秩序管理的发展方向。本文将从船舶定线制的发展历程出发,结合我国沿海航运的实际情况,对船舶定线制在水上安全的重要作用进行探讨。     

基于语义的船舶行为动态推理机制

为实现对船舶行为的深入挖掘,建立船舶行为模型,根据模型需求引入语义模型和动态贝叶斯网络,形成基于语义的船舶行为动态推理机制。使用语义网络实现复杂态势下船舶行为领域知识的形式化描述与共享;将语义网络结构转换为动态贝叶斯网络结构并采用水上交通大数据进行参数学习;使用动态贝叶斯网络推理不确定性信息,挖掘深层次的船舶行为和事件。基于长江渡船靠离泊行为的实例验证表明:该船舶行为动态推理模型能准确地识别并预测船舶的动态行为,实现船舶行为的辨识与预警。     

安新白洋淀村村通规划方案研究

白洋淀地区交通基础设施落后,急需研究制定安新县白洋淀水上村村通工程建设的规划,并分步实施,使该水区水上交通系统有计划、有步骤、有重点地稳步推进。     

基于遗传小波神经网络的港口船舶交通流量预测模型比较

对船舶交通流量进行准确预测在现代智能交通系统领域发挥着重要作用,为提高对船舶交通流量预测的准确性,本文将遗传算法分别与小波分析和神经网络进行结合,构建改进遗传小波神经网络模型,对广东省船舶交通流量的季度数据进行预测,并与遗传BP神经网络和传统小波网络等算法的预测进行对比。结果表明:经过遗传小波神经网络预测模型的误差相比传统的遗传BP神经网络模型和小波神经网络模型大幅度减小,提高了预测精度,从而保障水上交通安全,给水上安全主管部门的相关决策提供理论依据。     

船舶汽轮发电机组负荷扰动控制数学模型构建

构建船舶汽轮发电机组负荷扰动控制数学模型,有效控制负荷扰动,降低负荷频率偏差。采用船舶发电机组负荷扰动模型获取负荷扰动下发电机组的影响参数,采用时间差分误差比例优先级采样方式采集负荷扰动数据,并输入神经网络,通过网络的离线预学习阶段输出负荷扰动控制参数。网络在线应用阶段,通过发电机组影响参数与频率控制质量标准指标设计奖励函数,结合控制参数,输出负荷扰动控制结果。实验证明：该模型可有效快速控制负荷扰动,确保发电机输出功率稳定,汽轮机进气量快速恢复标准值,降低区域控制误差;在不同负荷扰动下,该模型快速控制负荷扰动,降低负荷频率偏差,控制时间均在100 s以内,且超调量小。     

基于轮廓线聚类分析的船舶超吃水检测

针对在船舶吃水检测中采用人工登船测量法工作量大、实施效率低等问题,归纳分析现有的船舶吃水状态自动检测技术。从检测的准确性和可行性出发,采用岸基检测法获取船舶激光点云数据;通过一种基于聚类分析的船舶水面轮廓重构方法剔除激光检测产生的大量噪声点,完成船舶水上部分三维重构;结合船舶静态信息推算出船舶吃水状态。试验结果证明,该方法能快速准确地获取船舶三维重构图,可作为船舶超吃水检测手段。     

在航船舶风险辨识与防控平台需求分析

<正>近年来,随着船舶流量的日益增加,航行船舶面临的风险也在不断增加,同时海上交通管理的复杂程度和压力也日益凸现。每年均有大量船舶碰撞、搁浅等海上事故发生,不仅导致了巨大的经济损失和大量的人员伤亡,同时可能会污染生态环境。因此,对海上交通系统进行风险的识别与防控已成为海上智能交通领域的重要研究课题之一,其在船舶交通系统的风险管理和控制方面具有重要的社会和经济价值。     

电子巡航系统的功能进一步探索

为提高水上运输安全系数,海事局按计划进行水上巡航成为不必可少的工作之一,但由于水上交通区别与陆地交通,很多适用用于陆地上的电子系统在水上不能得到很好的实现,这使得巡航效率大大降低,给人力资源和财务资源带来一定的浪费.针对该问题,本人基于AIS(船舶自动识别系统)考虑电子巡航体统的一些功能以及从技术角度上实现的方法.