港口水域船舶异常能耗云数据挖掘

以港口水域船舶的节能减排为目标,研究港口水域船舶异常能耗云数据挖掘方法。采集港口水域船舶的AIS云数据,删除与船舶能耗无关以及异常数据,利用K-means聚类算法对船舶能耗相关船舶主机转速以及船舶主机功率等数据进行聚类,输出船舶不同运行工况的能耗。利用贝叶斯分类器依据聚类结果识别港口水域船舶能耗云数据是否为异常数据,完成港口水域船舶异常能耗云数据挖掘。实验结果表明,该方法的船舶异常能耗数据挖掘精度高,为船舶的节能减排提供依据。     

复杂水域船舶智能避碰专家系统设计

针对复杂水域船舶碰撞风险较高的问题,选取航速、航向、距离、能见度、风、浪、流等碰撞影响因素,设计碰撞危险度的计算方法,提出环境危险度的概念及计算方法;根据二者计算结果,构建神经网络样本,利用神经网络模型进行训练;基于Matlab设计复杂水域智能避碰专家系统。在对遇、追越、交叉相遇3种会遇局势下进行仿真验证,实验表明,该系统可以直接求解出碰撞危险度和环境危险度,将目标船和环境因素造成的碰撞危险区别对待,根据实际情况给出航行提示和建议。     

数据驱动的船舶异常行为识别方法

为对不同环境影响因素下的船舶异常行为进行有效识别,提出一种综合考虑船舶位置和船舶航行状态的多角度船舶异常行为识别方法。将船舶航行状态分为停留、直行和转向等3类,对网格化水域内的船舶航行状态进行统计,获得船舶正常航行状态的区域分布情况;利用核密度估计算法对船舶位置特征进行提取,获得正常航行位置的区域分布;利用正常船舶航行状态和船舶位置分布情况对船舶异常行为进行识别。选取曹妃甸水域的船舶轨迹数据,用以验证异常行为识别模型的检验效果。试验结果表明：船舶位置异常识别取决于阈值的设定,宽松的阈值识别的异常位置包含船舶较少的航线轨迹,严格的阈值识别的异常位置反映船舶的危险行为;在船舶航行状态异常识别中,该方法可以对航向大幅度波动和航速剧烈变化的船舶异常航行行为状态进行有效的识别。     

港口水域船舶航路网络复杂度

为描述港口水域船舶航路的复杂度,建立港口水域船舶航路网络模型。根据复杂网络理论,将度分布、平均路径长度、聚类系数和紧密度等作为指标,并结合港口水域船舶航路网络的特性,构建其航路网络复杂性指标体系。以某港口水域为例,构建港口水域船舶航路网络,并结合数值计算方法研究其复杂度。结果表明:航路网络的度分布基本服从幂律分布,具有无标度网络特性;航路网络的平均路径长度较小而聚类系数较大;航路网络的整体可达性较好,具有小世界网络的特性,且较脆弱。对此,应采取相关措施,保证船舶安全航行。     

网格化港口水域船舶碰撞风险预测研究

基于地理分布的风险评估,把水上交通调查、构建预测模型、模型验证和未来预测有机结合起来,形成闭环式的水域通航环境风险评估新方法,直观地体现港口水域船舶碰撞风险的地理分布特征,对未来通航风险进行动态预测.     

复杂水域船舶进出港全过程仿真建模方法

本文对比分析了国内外应用各种建模方法在船舶通航研究中的优缺点,提出了一种基于多智能体信息交互的港口运营系统仿真建模方法,旨在拟实反映复杂水域船舶进出港的全过程。结合多智能体系统仿真理论、离散事件仿真理论与多元数据统计分析方法,实现了对复杂水域船舶进出港全年全过程的精细化仿真,并系统总结了可通过建模解决的关键研究问题。     

港口水域船舶靠离泊引航操纵分析

在研究船舶进出港、靠离泊方案的基础上,文章深入剖析导致引航事故的原因,结合港口水域组合拖拽的引航方法,分析了大型无动力驳船的引航操纵方法,并提出了在引航过程中的降耗方案,有效地减少了船舶事故,提高了港口、引航效率,对建设绿色港口具有十分重要的意义。     

大型船舶停靠港口水域排淤方法研究

采用传统物理排淤方法存在排淤效果差的问题,不能满足目前环保高效排淤标准。为了解决该问题,提出了遥感技术对图像进行识别与处理,并利用干化方式完成排淤。利用计算机模式识别技术对相应实际海港地段淤泥情况进行监测,提取出与之相关物理信息,并进行识别与处理,由此获取像素灰度值,实现识别图像高清显示;复合干化法需先将淤泥进行固化处理,利用疏浚管道添加强度较高氧化疏水剂与底泥电荷实现分子级分离,通过关系转移能够快速完成淤泥清除工作。经过实验验证结果可知,本文排淤效果较好,可满足高效排淤标准。     

融合主成分分析与支持向量机的船舶异常行为识别方法

为解决船舶异常行为识别率低下的问题,综合考虑船舶属性和运动特征,提出了一种融合主成分分析和支持向量机的船舶异常行为识别方法。根据船舶作业过程对船舶行为模式进行划分,并明确船舶行为模式相关的船舶运动特征;进而以船舶自动识别系统数据为基础,运用主成分分析算法提取最具代表性的船舶运动特征;最后运用支持向量机算法对船舶异常行为进行识别。选取青岛港附近水域的船舶轨迹进行试验分析,结果表明：青岛港附近水域最具代表性的船舶运动特征共10个,总贡献率为84.40%;船舶异常行为识别结果的平均精确率和平均召回率分别为83%和84%,均优于对比模型。研究成果可以为船舶位置异常、轨迹异常、航速异常、航向异常等异常情况的智能发现和海事监管提供支撑。     

大雾天气海上船舶交通异常挖掘识别方法

传统船舶交通异常识别方法在大雾天气环境下,存在挖掘算法对船舶轨迹异常状态辨识度降低的问题。通过分析发现,原因在于传统方法中没有引入大雾天气对船舶轨迹检测信号的扰动变量,导致轨迹检测数据与挖掘算法之间出现数据断链,降低了数据挖掘的识别效果。因此,提出大雾天气海上船舶交通异常挖掘识别方法分析。首先通过LSTM算法,将大雾天气扰动特征代入挖掘神经网络,获得带有大雾扰动特征神经网络;接着,根据大雾扰动特征建立混合高斯船舶轨迹模型,为交通异常识别提供基础数据;然后,通过Spark分布式挖掘算法,完成对船舶交通异常数据的挖掘识别。通过仿真实验,对传统挖掘识别方法与提出方法效果进行多组数据对比,证明提出挖掘识别方法的有效性。     

港口船舶动态智能监控与管理

综合运用GPS技术、无线通讯技术、计算机网络技术、数据库技术、电子海图处理与显示技术 ,结合现有局域网和MIS系统 ,对港作船舶实行动态跟踪 ,在局域网内部实现实时监控 ,通过数据分析和处理 ,应用于调度、安全、技术、成本控制和质量保证体系的管理通过对广州港新沙和西基 2个分公司的 2个FCS系统改造项目的分析 ,阐述现场总线在FCS系统实际应用中的一些局限性 ,指出工业以太网技术将是工业自动化领域网络控制系统中的一个发展趋势     

浅谈船舶在港口水域安全航行的影响因素

我国船舶行业近年来取得了良好的发展效果,船舶航行的过程中,高度重视航行安全性,针对影响安全的因素具体分析,这不仅能够降低船舶航行风险,而且还能大大提高航行速度,促进船舶事业迈向新的发展台阶。本文首先介绍了船舶安全航行的必要性,然后分析了影响安全航行的具体因素,最后探究了船舶安全航行的有效措施。     

船舶异常行为研究进展及发展趋势

对船舶异常行为的研究进展、存在的问题及未来发展趋势进行总结和分析。对船舶行为及其异常识别的基本概念和分类进行介绍,提出船舶异常行为识别过程;对船舶异常行为的检测方法进行归纳分类,分述各类方法的研究现状,并剖析存在的问题;针对航运大数据及云计算的利用,阐述船舶异常行为研究面临的机遇和挑战,说明其未来发展方向。     

区间直觉模糊集的港口水域船舶航行环境风险评价

针对船舶在港口水域航行环境复杂、风险多变和事故频发等问题,需对其进行全面评估.从自然、航道、交通和管理等4个因素考虑,筛选能见度等12项指标,建立港口水域船舶航行环境风险评价指标体系.考虑风险评价信息的不确定性、模糊性和犹豫性等特征,构建基于区间直觉模糊集的风险评价模型,利用加权算数平均算子实现评价信息集成,采用区间直...     

复杂航行环境船舶航行异常监控系统

传统船舶航行异常监测系统,在复杂航行环境下无法对轨迹信号图像作出正确判定,导致船舶航行监测结果与实际航行监测要求偏差较大,影响船舶正常航行安全。因此提出复杂航行环境船舶航行异常监控系统软件设计。利用卡尔曼滤波算法,建立航行轨迹图像数据高帧率采集硬件,获取高清轨迹图像数据;软件功能主要分为轨迹图像信号建模、轨迹图像模型信号的异常处理与异常轨迹像素的平滑提取3部分;通过仿真对比数据,证明提出系统在复杂航行环境下,能够有效提升异常轨迹监测识别率22.34%。     

不同气象条件下宁波水域港口锚地需求

考虑宁波水域港口的快速发展实际，运用不平衡系数法计算宁波水域港口在不同气象条件下的锚地需求。     

复杂结构船舶主机转速智能调控系统

在船舶航行过程中,船舶主机的控制效果直接影响着船舶的安全性。当前船舶主机转速智能调控系统由于计算能力较大,导致主机转速调控耗时过长,构建复杂结构船舶主机转速智能调控系统。将原有系统中央控制芯片更换为PIC18F系列芯片,增设隔离驱动芯片,优化系统硬件驱动性能。设定船舶主机转速目标函数,根据此函数结合PID控制算法,构建模糊控制器,实现转速调控。至此,复杂结构船舶主机转速智能调控系统设计完成。构建系统测试环节,经功能测试与性能测试两部分证实,此系统符合当前使用要求,且可有效降低主机转速调控耗时。     

基于船舶行为特征的武汉大桥水域航线优化

为保障内河桥区水域船舶通航的安全性,提高通行效率,以长江武汉大桥水域为研究对象,基于船舶自动识别系统(Automatic Identification System,AIS)信息对该水域的船舶行为特征进行分析。利用基于欧式距离与最小方差法的聚类方法分析,认为过桥船舶可依据主机功率的不同进行划分。在长江船舶定线制的框架下,结合栅格法与蚁群算法建立武汉大桥水域的航道规划模型,对基于船舶行为特征的船舶航线进行优化。仿真结果表明:该方法在保证船舶安全、高效航行的前提下,能有效帮助海事管理部门对武汉大桥水域船舶航线进行优化。