大数据挖掘在船舶通信网络安全预警中的应用

为了缩短船舶海上航行过程中通信网络安全的预警时间,确保船舶航行的安全性,提出大数据挖掘在船舶通信网络安全预警中的应用。利用数据采集工具包中的采集函数,设计船舶通信网络安全数据的采集流程,完成船舶通信网络安全数据的采集;基于船舶通信网络安全预警模型的构建过程分析,完成船舶通信网络安全预警模型的建立;最后通过船舶通信网络安全预警流程设计,实现了基于大数据挖掘的船舶通信网络安全的预警。仿真实验结果表明,基于大数据挖掘的预警方法相比基于态势感知的预警方法,发出预警信息的时间更短,具有较高的预警能力。     

船舶溢油GIS系统避险设计

为及时掌握船舶海上碰撞等事故导致的溢油事故、溢油分布范围，及时调度船舶救助，运用空间地理信息平台设计溢油规避风险系统。利用溢油扩散预估模型对溢油扩散海域面进行预估和分析，实现对船舶溢油空间分布实时分析，然后运用溢油避险模型模拟溢油事故扩散海域面积并计算，搜取事故中心海域附近各船舶信息并显示在信息系统。模拟结果证明，该研究分析系统可搜取事故影响海域及其附近的船舶及溢油事故油膜扩散空间信息分布评判，并实现溢油事故扩散情形空间平台实时、全方位可监视可预警。     

大数据背景下船舶移动网络信息安全风险预测模型

为解决船舶移动网络风险识别响应速度较慢的问题,在大数据背景下,研究船舶移动网络信息安全风险预测模型。通过对网络信息安全风险数据信息特征挖掘和采样分析,筛查干扰信号的特征指标,快速识别异常信息并进行预警。实例测试结果表明,在实际应用过程中,该模型的预测精度和响应速度较高,可有效提高船舶移动网络信息安全性,为船舶航行保驾护航。     

基于贝叶斯网络的船舶溢油风险评价研究

船舶溢油事故已成为导致海洋污染重要的因素之一,采用科学方法对船舶溢油风险进行有效的预测与评估具有重要意义.将船舶溢油风险分为操作性溢油风险与事故性溢油风险两类,通过分析历史数据与借助专家经 验识别风险因素,构建了船舶溢油风险的贝叶斯网络模型和条件概率表CPT,并利用HUGIN软件进行了概率推理和风险因素灵敏度分析,定量评估了船舶溢油风险,找出了影响最突出的风险因素.将贝叶斯网络模型应用于我国沿海港口水域,得出两类船舶溢油风险概率分别为0.013 8和0.000 3,指出了加燃油、装卸油品、人员疏忽和船舶密度等风险因素对船舶溢油风险影响最突出.     

航迹点搁浅风险数据关联规则挖掘方法研究

随着海上航线的不断增多与海洋水文环境的不断变化,许多航迹点已存在搁浅风险不适合船舶航行。因此需要通过数据挖掘的方法对风险航迹点进行运算分析,但是传统的数据挖掘方法无法对无关联的航迹点进行风险的数据关联,由此导致数据挖掘数据结果的准确率下降,数据挖掘面有效数据计算量降低。对此提出航迹点搁浅风险数据关联规则挖掘方法研究。通过对航迹点风险数据的假设建模与风险数据的模糊计算,得到风险数据的关联规则,再通过对风险数据关联规则的分类挖掘计算与加权挖掘数据分析,最终得到准确的航迹点搁浅风险数据关联规则的数据结果。最后,通过引入海上实例数据对提出的方法进行仿真测试,证明设计的可行性。     

基于数据挖掘的船舶航线自动控制技术

构建船舶航行运动学模型,分析船舶航海过程中的关键参数以及控制参量,通过数据挖掘采集船舶航线自动控制参量和关键数据,采用自适应信息融合方法融合关键数据中的特征.获取特征性路径条件后,采用大数据蚁群优化算法,优化特征性路径条件和自动控制参量,实现船舶航线自动优化控制.结果表明,该技术具备可靠的船舶航线挖掘性能,可获取最佳的...     

基于大数据的船舶网络数据资源调度模型构建

船舶数据设备种类在不断增加,目前船舶数据调度方法在实际应用存在调度量低且精准度差的情况。因此对基于大数据的船舶网络数据资源调度模型进行构建,通过对模型特点分析后,进行大数据船舶网络数据资源调度模型构建,模型通过对大数据相似度进行计算后对数据中干扰进行过滤,对过滤后数据进行子任务量分配,从而对整体数据定义分类,最终实现分类后的大数据调度。通过仿真实验,对船舶网络大数据资源调度模型与传统船舶网络数据调度方法的数据调度总量以及数据调度精准度进行对比,证明模型构建的有效性。     

内河船舶溢油风险的灰色模糊综合评判

船舶溢油风险的评估是一个典型的信息不完全的复杂多因素综合决策问题,适合于运用灰色模糊系统理论进行分析处理.本文在阐述指标体系构建原则和分析内河船舶与海船差异的基础上,建立了内河船舶溢油风险评价体系; 通过征求专家意见,运用AHP方法确定了单因子的权重,结合灰度理论的相关知识,建立了内河船舶溢油风险评价模型并做了实例计算,为下一步的溢油风险评估系统打下基础.     

基于GIS的船舶溢油避险系统设计

为实现海上溢油事故发生后及时掌握溢油分布并调度船舶,利用空间信息平台开发船舶溢油避险系统。系统首先采用溢油预测模型对溢油范围进行分析预测,实现事故溢油信息的空间布局分析,然后采用船舶避险模型对溢油事故影响范围进行计算,提取事故影响海域内的船舶信息,最终在空间信息平台下集成显示。结果表明,该系统可以实现对事故海域溢油信息的空间布局分析及事故海域船舶目标的提取,并在空间信息平台下事故海域范围内溢油扩散结果的可视化。     

基于灰色理论的船舶溢油风险评估方法

船舶溢油事故不仅会造成经济损失,还会对海洋环境造成严重破坏。进行船舶溢油风险评估和预测,防止船舶溢油事故的发生具有重要意义。大量的统计数据表明,船舶溢油事故的发生与船舶因素、环境因素和人为因素等密切相关。因此,进行船舶溢油事故风险评估时必须要综合考虑多种因素的占比和概率。本文采用灰色理论技术建立船舶溢油风险评估模型,结合海域实测数据进行模型的修正,实现了海域内船舶溢油风险的评估和预测。     

基于多维关键数据挖掘的船舶航行路径控制算法

船舶航行路径受到航向、速度、发动机性能参数等关键数据的影响,对路径稳定性控制较为困难,为了提高船舶航行路径控制的稳定性,提出一种多维关键数据挖掘的船舶航行路径控制算法。构建船舶航行的运动学模型,采用轴加速度计、磁力计和三轴陀螺仪等测量设备进行船舶航行路径的多维参量采集,对采集的原始参量数据进行自适应融合处理,进行船舶航行路径控制参量的量化跟踪估计,采用多维关键数据挖掘方法获得船舶航行的最优的姿态角和最优路径解析参量,实现船舶航行路径优化控制。仿真结果表明,采用该方法进行船舶航行路径控制的稳定性和鲁棒性较好,对关键数据的估计精度较高,提高了船舶整体控制的稳健性。     

三峡库区溢油预报模型构建及数值模拟

随着三峡库区通航条件改善和船舶流量的不断增加,库区水上溢油风险形势日益严峻.综合考虑风、流的作用,结合水动力方程、溢油漂移扩散的“油粒子”模型等,设计了适用于三峡库区船舶溢油预报模型,并从应急的角度出发,对水动力模型进行并行化改造,提高了预报速度.在此基础上对175 m水位库区的假想溢油事故进行了模拟,初步检验了溢油预测模型的效果.     

大型船舶单点触礁危险远距离应急预警研究

传统的预警方法受到检索区域大等影响,导致预警实时性较差,增加了事故的发生次数,为提高大型船舶单点触礁危险远距离应急预警实时性,设计一个大型船舶单点触礁危险远距离应急预警方法。首先对安全水深阈值设计,然后构建船舶搁浅触礁危险区域模型,最后以搁浅礁紧急危险区作为船舶紧急危险海图检索区,进行危险判断,以此完成大型船舶单点触礁危险远距离应急预警。实验结果表明,此次研究的预警方法较传统方法预警实时性好,准确性高。     

基于物联网环境的海上AIS大数据挖掘模型构建

传统的数据挖掘模型会受周围环境因素的影响,无法精准挖掘海上船舶运行数据,为此构建基于物联网环境的海上AIS大数据挖掘模型。在物联网平台将船舶运行轨迹、停泊轨迹和位置信息存入数据库中进行AIS数据预处理,为减小环境因素的波动,设置船舶AIS数据传输条件,利用聚类算法进行过滤处理,实现海上AIS大数据挖掘模型的构建。在实际测试中为考察2种数据挖掘模型的效果,分别在人为干扰环境下和同频干扰的环境下进行对比实验,由对比结果可知,所提方法可以精准的挖掘海上船舶AIS数据。     

小样本情况下的船舶溢油事故风险评价研究

船舶溢油风险评价是一项复杂的多因素问题,是船舶溢油应急管理的关键环节.作为智能搜索算法的代表理论,BP神经网络被认为是进行不确定风险评价的较好方法之一,然而船舶溢油事故属于小样本事件,统计数据往往难以满足BP神经网络要求的样本容量.针对这一困境,首先提出一种利用B样条最小二乘理论的数据拟合法,显著增加样本数.其次,根据船舶溢油特点建立了基于BP神经网络的船舶溢油风险评价模型.最后以上海港近年发生的10起溢油事故为实例,检验了模型的可行性.     

人工智能技术船舶海上交通冲突自动预警方法分析

为降低船舶碰撞冲突事故的发生几率,实现对海上交通环境的合理维护,提出人工智能技术下的船舶海上交通冲突自动预警方法。通过定性研究海上交通冲突数据的方式,计算冲突概率的具体数值结果,实现对船舶海上交通冲突事故的分析。在此基础上,建立预警处理流程,在联合风险识别因子的同时,完成对该项参量指标的模糊化处理,实现人工智能技术下船舶海上交通冲突自动预警方法的顺利应用。对比实验结果表明,随着新型预警方法的应用,海上DRI交通环境指标的数值水平得到有效控制,可大幅降低船舶碰撞冲突事故的实际发生几率。     

船舶电力系统过流保护算法优化

现有船舶电力系统采用的传统过流保护算法存在电流反馈量识别准确率不高,电流控制参数的控制精度低的问题,本文提出船舶电力系统过流保护算法优化。通过对传统算法进行误差产生的分析计算,得到误差产生的原因与误差参量;对电流误差参量进行反时限模型计算,获得电流误差参量与时间之间的关系;根据获得的关系参量,结合引入的电流峰值算法对传统的过流保护算法进行数据的更新,从而完成对船舶电力系统过流保护算法的优化。最后,采用设计仿真实验的方式对提出的设计进行测试,通过测试得到的数据证明提出设计具有电流反馈识别准确率高、保护电流控制精度高、计算运行稳定的特点。     

三峡库区船舶溢油风险评价指标体系研究

三峡成库后通航条件和水体自净能力发生了显著变化,并且随着船舶流量的增大和油类危险品码头的增多,水上溢油风险不断加大。通过对三峡库区水域船舶溢油风险的分析,建立了溢油风险评价指标体系,设计了相应的评价模型,选取了6个指标对三峡库区重庆辖区内的13段水域的船舶溢油风险进行了量化评估。评估结果与三峡库区溢油风险的实际情况相符,对水上防污工作有较好的指导意义。     

船舶溢油事故态势演化风险排序

为降低溢油事故对近岸水域造成的影响,采用科学方法识别溢油事故发生后系统可能存在的各种风险和演化态势,并通过风险排序找出船舶溢油事故应急处置的重点。分析船舶溢油事故发生后人、机、环境、管理系统中影响溢油事故态势发展的关键因素,识别其中可能存在的风险。采用改进的TOPSIS(Technique for Order Preference by Similarity to an Ideal Solution)法,考虑风险指标的模糊性和不确定性,将模糊集与TOPSIS法相结合,建立船舶溢油事故态势演化风险排序模型。实例验证排序模型的实用性,为提高溢油应急处置效率,降低溢油事故后果提供理论依据。     

渤海海域船舶溢油风险评估

为避免海域遭受污染,通过建立模糊综合评判模型,运用模糊综合评判法对渤海海域船舶溢油风险进行评估,以确定渤海海域船舶溢油的主要危险源、发生溢油可能性最大的港口水域及船舶溢油造成的危险程度,从而为合理地配置有限的船舶溢油应急资源和实施风险决策提供一定依据,将目前事故后的危机管理改变为预防性的风险管理。