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船舶航行网络流量受到外界因素的干扰,具有比较强的随机性,当前船舶航行网络流量的预测准确性差,为了改善船舶航行网络流量预测的效果,设计一种高精度的船舶航行网络流量建模与预测方法。首先收集一维船舶航行网络流量样本,并通过变换得到一种多维的船舶航行网络流量样本,然后引入极限学习机描述船舶航行网络流量的变化规律,并对极限学习机参数进行优化,改进基本极限学习机的不足,最后进行船舶航行网络流量预测的应用实例,分析本文方法的可行性,结果表明,本文方法的船舶航行网络流量预测误差小于5%,低于实际应用要求的10%,同时船舶航行网络流量建模过程自化程度高,简单,获得了较快的船舶航行网络流量预测速度,为解决船舶航行网络流量的预测问题提供了一种建模技术。 相似文献
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[目的]船舶碰撞是威胁智能船舶航行安全的主要因素。船舶碰撞危险度计算模型应及时发现船舶航行中潜在的碰撞风险,为智能船舶的自主避让决策提供依据。[方法]首先,根据船舶领域侵入程度与侵入时间等参数,分析基于领域的碰撞危险参数计算模型,将航行场景划分为单船会遇局面和本船与船舶群组的会遇局面,给出一种新的多船会遇情况下的碰撞危险参数计算模型;其次,基于维纳过程对船位预测不确定性进行建模,根据卡方分布获取船位预测不确定性椭圆;最后,给出考虑船位预测不确定性的碰撞危险参数计算方法。[结果]该计算模型能够考虑船位预测不确定性对船舶碰撞危险的影响。[结论]可以进一步保障智能船舶的海上航行安全。 相似文献
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《舰船科学技术》2021,(14)
当前的一些方法在航行行为预测以及碰撞预警能力方面仍存在一些问题,因此提出一种改进神经网络的舰船碰撞危险度估计方法,实现了舰船碰撞危险度的高精度估计。首先基于改进神经网络构建改进神经网络预测模型预测舰船航行行为,以提供碰撞危险度估计的基础数据来源。对舰船碰撞风险中的安全距离模型进行制订,具体包括危险领域安全距离模型、安全会遇领域安全距离模型、舰船动界安全距离模型。通过昆兹模型构建舰船碰撞危险度计算模型,对舰船碰撞危险度进行估计。在某水域进行本文方法的性能测试,测试结果证明该方法的航行行为预测误差低于现有方法,而碰撞预警精度则高于现有方法,提供了舰船防碰撞领域的新研究方向。 相似文献
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针对现有船舶海上航行安全度求解复杂、参考因素权重确定困难等方面的不足,研究影响评价模型准确性的数据来源、模型构建方法等问题,提出一种基于关系型数据库的船舶重要指标筛选方法和数据库构建及检索设计方案。构建基于模糊数学方法、层次分析法(Analytic Hierarchy Process, AHP)和专家评价法的船舶碰撞危险度(Collision Risk Index, CRI)求解模型,并根据实船自动识别系统(Automatic Identification System, AIS)数据对船舶航行安全评价数学模型和构建的数据库进行验证。结果表明,基于AIS数据的船舶航行安全评价数据库具有较好的可靠性和易用性。船舶航行安全评价模型计算结果可信,符合专家经验及《国际海上避碰规则》要求,可为船舶海上航行安全评价提供技术和理论支持。 相似文献
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目前国内针对“船舶过闸时所需的最小门槛水深”的研究还没有形成系统性的成果。通过分析已有的研究成果,提出“船舶过闸时所需的最小门槛水深”由船舶吃水和富裕水深组成,富裕水深由船舶航行下沉量和最小安全富裕水深组成;影响船舶过闸时的航行下沉量的主要因素是船舶的阻塞系数、航行速度和水深。根据已有的研究成果的适用条件,介绍一种估算船舶过闸时的航行下沉量和极限航速的计算方法。最小安全富裕水深主要用于补偿航行下沉量估算的可能误差和枢纽运行中的推移波产生的水面波动,枢纽运行中产生的非恒定流是推移波的主要来源,一般情况下最小安全富裕水深可取30 cm,当预计推移波对门槛水深的影响比较显著时,应开展专门研究。 相似文献
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船舶碰撞危险度是影响船舶航行安全的重要参数,对船舶在航行中的避碰决策起着指导性的作用。船舶在会遇时,快速而且准确的计算出船舶碰撞危险度,是进行船舶间避碰决策的基础。然后,结合船舶碰撞危险度模型和避碰几何原理,建立船舶避碰决策模型,该模型能够为船舶驾驶员提供采取避碰行动的时机和转向幅度,以获得避碰行动的最优解。 相似文献
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内河船舶避碰决策智能优化研究 总被引:1,自引:0,他引:1
针对内河船舶航行及内河航道的诸多特点,分析影响内河船舶碰撞危险的各种因素,建立内河船舶碰撞危险度的评判模型;重点对内河船舶避碰决策及优化展开研究,系统化描述保证船舶安全、经济航行的多种条件,提出相应的避碰决策模型,并在此基础上拟应用优化理论展开探讨。 相似文献
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为能在开阔水域中提升船舶驾驶员在多船会遇场景下的避碰决策能力,按照国际海上避碰规则(Convention on the International Regulations for Prerenting Collisions at Sea,COLREGs)的要求,综合考虑船舶航行的安全性与经济性,提出一种基于粒子群-遗传(Partide Swam Optimization-Genetic Algorithm,PSO-GA)的混合优化避碰决策算法。基于最近会遇距离(Distance of Close Point of Approaching,dCPA)和最近会遇时间(Time to Close Point of Approaching,tCPA)确定船舶碰撞危险度(Collision Risk Index,ICR)的计算方法,基于转向幅度与航行时间建立避碰决策目标函数。基于PSO-GA算法具有提高收敛精度和加速全局寻优的特点,当ICR≥0.5时,启动PSO-GA算法,获得让路船舶在全局范围内的最佳转向幅度和在新航向上的航行时间。仿真结果表明:与单独使用PSO或GA算法相比,PSO-GA算法能够以较少的迭代次数找到安全经济避碰航线。提出的避碰决策算法能够为船舶驾驶人员在避碰决策中提供参考,有助于提升船舶航行的安全性和降低船舶碰撞事故发生的风险。 相似文献
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朱武斌 《上海船舶运输科学研究所学报》2022,(2):25-30
为提升船舶航行的安全性,对船舶避碰方法进行研究。引入碰撞危险度对传统的人工势场法进行改进,根据船舶的时空计算模型建立新的人工势场法碰撞模型,计算时间和空间危险度,进而准确判断陷入局部极小值和目标不可达问题的危险度,指导船舶避碰。基于MATLAB平台搭建仿真环境,并开展仿真试验,通过与传统方法相比对,验证该避碰方法的有效性。试验结果表明,利用该避碰方法能有效避免传统人工势场法的避碰缺陷。 相似文献
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船舶航行中精准规划航行路线,合理避开障碍物是安全运行的关键。为此,设计一种基于神经网络精准规划船舶航行路线的算法。利用遗传算法优化神经网络权值,建立基于神经网络的船舶航迹预测模型,在模型内输入船舶航向与航速,输出船舶经、纬度差,即船舶航迹预测结果,依据该结果,获取船舶航行时路线规划环境;依据马尔科夫决策过程,得到路线规划最佳策略网络,通过深度强化学习神经网络确定最佳策略,在该网络内输入路线规划环境预测结果,确定规划策略内船舶执行动作,完成航行路线精准规划。实验证明:该算法可精准预测船舶航迹;在不同水域及场景下,均可精准规划航行路线,确保航行时无碰撞危险,降低航迹点平均距离偏差。 相似文献
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为了保障船舶安全,要求船舶沿航行线路稳定航行,当前船舶航运事业不断发展,船舶航行速度受环境、天气、洋流等多种不确定因素的影响,因此当前对船舶动态速度的研究仍存在较多困难,难以对其进行准确计算,易导致船舶航行晚点甚至超速碰撞等问题。基于上述原因提出结合水面微幅运动动力分析的方法对船舶动态多速度点数值进行模拟研究,对船舶的航行速度和水流速度进行综合分析和数值模拟,对湍流模型进行设计和计算,并将结果与实际检测数据进行比较,以便对该算法的准确性进行检验。最后通过仿真实验结果证实,该算法对船舶动态多速度点的数值模拟研究效果较好,计算与船舶的实际航行速度检测结果基本吻合。由此证实通过利用水面微幅运动动力分析法对复杂船型流动速度问题进行研究,可有效对航线阻力、伴流等问题,以便对船舶动态多速度点数值进行准确计算,并及时给出与船舶运行实际情况相一致的结果,以保障船舶安全航行。该方法为船舶航行速度优化计算方法提供重要的参考依据。 相似文献