基于FCM-ANFIS模型的船舶交通流预测

提出一种基于模糊C均值聚类自适应神经模糊推理系统(Fuzzy C-Means Clustering Algorithm with Adaptive Neural-Fuzzy Inference System,FCM-ANFIS)的船舶海上交通流预测模型,采用相关分析法预测网络模型的输入变量个数;采用模糊C均值聚类算法对仿真数据进行分析和模糊聚类,从而确定模型的聚类中心,进而建立ANFIS预测网络结构。该模型采用BP算法与最小二乘算法相结合的混合学习算法进行网络参数训练,可克服传统预报模型收敛速度慢和局部最优等问题,进而提高预报精度。同时,选用船舶自动识别系统(Automatic Identification System,AIS)记录的船舶交通流数据进行仿真预报,仿真结果验证了该模型的可行性和有效性,并取得良好的效果。     

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。     

基于灰色马尔科夫模型的船舶交通流预测

鉴于船舶交通流预测的复杂性,利用单一的灰色预测方法难以对其做出准确预测,考虑交通流量的波动性,将灰色预测理论和马尔科夫预测方法结合以建立灰色马尔科夫预测模型,利用该模型对长江口河段的船舶交通流量进行预测分析。研究结果表明:灰色马尔可夫链模型的预测结果较单一的灰色预测结果更接近实际值,相对误差较小且具有较高的拟合精度,对于具有一定波动性和随机性的船舶交通流有较高的预测精度,可应用于实际船舶交通流量预测研究中。     

基于灰色小波神经网络的船舶交通流预测研究

船舶交通流预测的准确性和可靠性已成为制约港口经济科学发展的瓶颈因素。文章综合利用小波变换的局部化性质与神经网络的自学习能力,并引入灰色模型以反映船舶交通流的发展趋势,使得小波神经网络在灰色模型预测结果的基础上结合船舶交通流的影响因素再预测,构成基于灰色小波神经网络的船舶交通流组合预测模型。实验结果表明,灰色小波神经网络的预测精度高于BP神经网络与小波神经网络,提高了整个预测系统的精度及其鲁棒性。     

基于改进PSO-BP神经网络的船舶交通流预测分析

为了进一步提高船舶交通流的预报精确度,文章建立了一种自适应变异的粒子群优化算法SAPSO,将BP神经网络模型与SAPSO算法相结合,进行船舶海上交通流分析预测。此外,文章采用灰色关联分析法GCA确定交通流预测模型的输入维数。SAPSO-BP预测模型运用自适应变异的PSO算法优化传统BP神经网络的模型参数,克服了传统BP神经网络的对模型的初始权值阈值敏感和易陷入局部最优的缺点,进而提高模型的预报精度。选用天津港口区域的船舶AIS实验数据,验证了预测模型的有效性。     

船舶交通流组合预测方法研究

船舶交通流预测的研究能为港口设计及船舶通航安全管理提供基础性数据.基于港口特征、船舶行为和船舶交通流的历史数据,建立了一种改进的船舶交通流变权组合预测模型,较好地解决了现有船舶交通流预测算法中存在的预测精度不高、依赖于经验的不足.以天津港主航道连续9年的历史观测数据为例进行验证,结果表明,改进的组合预测模型能够减小单一模型预测中存在的不确定性,从而提高了整个预测系统的精度及其稳定性.     

基于小波神经网络的VTS水域船舶交通流短期预测研究

针对VTS水域船舶交通流随机性大、影响因素多的特点,选择基于小波神经网络的时间序列预测方法,建立船舶交通流预测模型。该预测方法对海事部门提高VTS水域通航效率和服务水平具有一定的参考意义。     

海上船舶交通流模拟器

1、前言随着地点和时间的改变,海上的船舶交通情况也随着发生变化,为了弄清在发生变化时船舶交通流的特性,我们作了各种调查。从调查的结果知道,决定船舶交通流的因素有船队的因素(包括船舶航行的平均速度(又叫速率)、交通流的密度、交通流的型式等)和每一条船舶的因素(船舶的大小、船舶航行速度及船舶避碰领域等)两个方面。这些因素虽然都十分有用,但它们都是各自独立的,我们把所有应该考虑的因素组成一个船舶交通流,这无论是对航道设计、船舶交通流评价,还是从量的方面求出船舶交通流特性,都是有益的。     

基于灰色预测理论的电梯交通流组合预测

电梯乘客交通流预测是电梯智能群控调度的前提,有效提高电梯乘客交通流的预测精度能够使电梯智能群控系统更加合理派梯,从而缩短乘客候梯时间,减少电梯不必要的停靠次数,节约电梯运行的能源消耗.针对电梯乘客交通流时间序列小样本特征,根据等维新息原则,提出一种改进的灰色GM(1,1)模型对电梯交通流分别进行周期特性及发展变化趋势预测.综合考虑电梯交通流的周期特性及发展变化趋势,将两组预测数据进行最优加权组合预测.通过交通流数据最优加权组合预测与小波神经网络预测模型相比较表明,在实际获取的乘客交通流数据量较少的情况下,最优加权组合预测的预测误差更小.将两种预测方法的结果进行群控调度,仿真结果表明,组合预测方法使智能群控系统更加合理派梯,缩短了乘客乘候梯时间,节约了电梯能耗.     

基于多智能技术的船舶交通流仿真研究

交通流理论是一种数学和物理学进行交通特性分析的新型理论。随着社会经济的发展,海上交通运输业越来越繁荣,一方面促进了全球经济的发展,提高了物流运输效率;另一方面,导致海上航线密集,船舶碰撞、搁浅事故频发。因此,研究船舶海上交通理论有重要的意义。本文基于多智能(Multi-Agent)技术,建立了船舶智能交通模型,并进行了船舶交通流的仿真。本研究可以有效的促进海上航线规划水平,提高海上船舶的交通管理能力。     

基于IWRAP模型的船舶交通流数据拟合模型

提供一种使用航道安全的量化风险评估工具IWRAP(IALA Waterway Risk Assessment Program) MKII的方法,该方法侧重于通过对前端交通流数据分布函数的选择,以提高软件运行效果的准确性。采用数理统计方法,对比相关系数,分析交通流分布数据拟合的最佳函数曲线,发现最接近实际船舶交通流分布的并非都是正态分布函数,而且进出港的交通流在同一个航段上也可能呈不同形态的分布函数。使用IWRAP MKII软件进行建模计算时,应根据实际数据,采用相关系数进行对比和验证,从而筛选出拟合度最佳的分布函数,以提高IWRAP MKII模型运行结果与实际情况间的相似度,让IWRAP MKII这一量化工具更为准确地应用于航道风险评估。     

基于VISSIM软件的船舶交通流仿真可行性探讨

随着我国经济的高速发展,运输船舶日益增多,发生船舶碰撞事故的可能性逐渐加大。为了保证船舶航行安全,减少船舶碰撞事件和水域污染事故,近年来,人们一直在尝试利用计算机仿真技术来研究船舶交通流控制问题。本文利用VISSIM软件模拟公路交通流并期望通过此方法对船舶交通流的模拟进行可行性探讨,优化船舶交通流控制,避免船舶碰撞的发生。     

二维船舶微气泡减阻数值模拟

为了研究来流雷诺数、微气泡浓度等因素对减少船舶摩擦阻力的影响,采用Lam-Bremhorst低雷诺拓展的K-ε模型,应用相间滑移算法,考虑了气-水两相的相间阻力、相间升力、相间压力和相间虚质量力以及气泡对湍流的作用,对二维平底型船舶,在船首底部喷射微气泡,进行了微气泡减阻的数值模拟.结果显示：提高边界层内气泡浓度是减阻的重要因素,而来流雷诺数过高对减阻不利.     

船舶二维测距定位中的GDOP分析

为了明确测距定位系统中锚点位置分布对未知点定位精度的影响情况,通过理论分析和模拟试验的方法对二维测距定位系统的几何精度因子(geometric dilution of precision,GDOP)进行分析,给出GDOP的计算方法和与GDOP值相关联的直观物理意义。分析认为,在二维测距定位系统中,当锚点的数量N一定时,GDOP仅与从未知点到锚点的单位向量有关,且GDOP值的平方与未知点到锚点的单位向量所构成的所有三角形面积的平方和成反比。在设计定位系统时,GDOP的值越小,系统的定位精度越高。     

喷水推进船舶二维控制手柄优化设计

本文针对喷水推进船舶常用的二维控制手柄功能开展优化设计。通过优化手柄单元的硬件结构和软件控制策略,实现了二维手柄在狭窄航道精确操舵、多工况推进和高速紧急停车等特殊航行场景下的控制功能。优化后的手柄控制系统经Simulink平台模拟仿真,结果满足预期的设计要求。该系统通过了实船功能验证,为后续大批量应用打下良好基础。     

长江口深水道船舶交通流特征分析

为解决深水航道船舶通航能力提升问题,根据深水航道发展变化以及历年船舶数据信息,分析历年船舶交通流变化、船舶航速分布等,以交通流理论为基础,采用归类分析方法,得出在现有条件下,深水航道船舶航速的提升,能使船舶流量增加,船舶密度适当降低,促进航道整体的通航能力。     

基于二维半理论的船舶水动压力预报方法研究

  目的  为了研究船舶在波浪中运动预报的非线性切片方法,从线性时域切片方法出发进行初步探究。  方法  在切片假设前提下,推导二维剖面满足的边界条件,求解二维剖面的水动力系数,进而求解全船的受力及运动响应,并采用方向导数的数值差分方法计算速度势沿船长的偏导数。计算Wigley I船的水动力系数及KVLCC2船、8 000 TEU集装箱船的运动响应,并与其他相关方法的计算值及试验值开展对比研究。  结果  结果显示,所得结果与模型试验结果总体上吻合良好,具有良好的适用性。  结论  所做研究对后续开展船舶非线性时域切片运动预报具有一定的借鉴意义。     

基于LSTM的船舶航迹预测

提出一种基于长短期记忆网络的船舶航迹预测方法,应用三次样条插值对船舶自动识别系统数据进行修复以保证其时间间隔相等,以船舶经度、纬度、航速和航向作为模型的输入,经度和纬度作为输出构建船舶航迹的实时预测模型。实验结果表明,该方法可以突破对预测时间间隔相等的要求,经纬度预测最大误差不超过5×10~(-4)°,能够比较准确地预测出船舶轨迹。     

基于二维半理论的船舶水动压力预报方法研究

二维半理论在单体和多体高速排水式船的耐波性预报中具有很好的数值预报精度.文中在二维半理论稳定求解高速船水动力和运动响应的基础之上,采用数值差分方法对高速船水动压力进行了计算,针对一条SL-7集装箱船进行了水动压力的数值预报,结果同模型试验结果进行了比较,表明文中提出的方法能够较好地预报高速船舶的线性脉动水动压力.     

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。