基于BP神经网络的船舶气象航线决策系统

[目的]为应对国际燃油价格波动和降低温室气体排放的需求,提出一种基于BP神经网络的船舶气象航线决策系统,在考虑经济和环境因素的情况下提高船舶运营效率。[方法]首先,从航海日志和午报等提取船速、转速、平均吃水、吃水差、船上货物重量、风和海浪的影响等7种运营数据,通过BP神经网络方法预测船舶燃油消耗量;然后,提出基于改进Dijkstra算法的船舶气象航线决策系统,并利用该系统获得船舶最优航线。最后,对12 335 t多用途船营口至仁川的航线进行仿真分析。[结果]利用BP神经网络方法预测的燃油消耗量与实测值的拟合优度为79.97%,表明预测效果较好;通过决策系统获得了该船在15和17 kn航速下的气象航线。[结论]基于BP神经网络的船舶气象航线决策系统获得的船舶航线更准确、可靠,有助于减少船舶的燃油消耗量和CO2排放量,为船东和海事管理部门提供技术支持。     

基于传真天气图的舰船防台风决策辅助系统

针对台风对舰船航行等活动的影响,开发了用于舰船防台风指挥的防台风决策辅助系统数字化应用平台。使航海人员可快速标绘舰船和台风在传真图上的位置,精确推算舰船与台风中心距离以及根据舰船、台风移向移速绘算何时舰船将受台风何威胁范围影响,并进行仿真动画推演,帮助舰船指挥人员修改和制定安全的计划航线。     

恶劣天气对高速公路交通阻断影响分析

利用2014年～2018年205期《重大公路气象预警》期间的交通阻断信息及气象要素资料,通过气象影响指数(综合天气强度及活动范围)、影响省份与同步阻断里程长度的对比分析,研究恶劣天气对高速公路交通阻断的影响特征。结果表明:雾、降雨、降雪和台风是公路交通最关注的恶劣天气类型,其中以强降雨公路预警的次数最多,大雾公路预警次之,并均呈逐年上升态势;公路阻断里程长度与雾、台风及降雪气象影响指数呈显著正相关,均通过90%以上信度检验;交通阻断对雾和降雪天气更为敏感,而对降雨则一般具有延迟性和局地性特点;恶劣天气对交通阻断的影响呈现地域性差异,其中,雾天对华北、黄淮、江汉等地影响较大,降雨对川渝晋鲁等地影响更为显著,降雪普遍影响长江中下游及其以北地区,台风则主要对东南沿海登陆省份产生较大影响。     

基于k-means-RM的气象条件对交通阻断的影响评估

为识别和控制气象条件对交通阻断的影响及程度,运用数据挖掘中的k-means聚类算法和风险管理中的风险矩阵法(RM),构建能够全面反映不同气象条件对交通阻断影响程度的综合评估模型。基于2018年～2019年江苏省42个公路管理处的交通阻断数据进行实证研究发现,在各种气象因素中,雾霾对交通阻断的影响最严重,体现在发生概率高,影响里程数大;降雪(积雪)和结冰的影响次之,产生的严重度中等且发生时间主要集中于全年第一、四季度;降雨(积水)相较于前几种因素影响较小,主要发生在第二、三季度;大风(横风)的影响程度最小,部分高速公路在第三季度还会受到台风天气的影响,尽管发生概率不高,但影响却不容忽视。因此,江苏省气象和交通部门应以此做好事前预防和事后处理工作。     

海洋气象环境影响下的复杂水域船舶路径规划

为提高复杂水域船舶自动生成路径的安全性与经济性,将海洋气象环境因素考虑在内,以船舶避开障碍物为前提,设计了以航行时间最短为目标的路径规划算法.在建立环境模型的基础上采用改进MAKLINK图生成可行路径,根据矢量合成及拟合模型分析海流及风浪对船舶航速的影响,从而确定路径权值,通过Dijkstra算法进行初始路径规划,采用改进粒子群算法进一步优化及平滑初始路径.以一艘集装箱船通过规划海域为例验证算法的有效性,并对风向和风级进行了敏感性分析.结果表明:考虑海洋气象环境影响生成的路径既可安全避开障碍物,又可节省航行时间,改进粒子群算法在缩短路径航行时间的同时可提高路径的平滑性.     

能见度不良天气下海上交通安全风险预警系统

为了提高海上交通安全风险预警的实用性与精度, 建立了能见度不良天气下海上交通风险预警系统, 由风险矩阵知识库、交通流密度预测子系统与能见度预警子系统组成; 通过采集大样本, 运用不完备信息条件下模糊信息分配理论修正了专家调查法, 确定了海上交通风险矩阵; 采用人工神经网络中极限学习机理论的短时船舶交通流密度预测算法计算了交通流密度; 采用区域大气模式系统对气象和海洋预报部门提供的能见度预报数据进行空间和时间精细网格化划分, 计算了能见距离; 采用系统预测了空间网格为2nmile×2nmile和时间步长为10min的关注海域的能见距离和交通流密度, 以验证系统的有效性。仿真结果表明: 2个不同时间段12个时间点的能见距离预测准确率分别达到75%、75%、80%、75%、80%、75%和75%、75%、80%、80%、80%、75%, 相应的交通流密度预测准确率全部达到80%, 预测结果可靠, 并且, 实现了能见度不良天气下海域航行风险的可视化与智能化监控。      

基于气象数据的桥梁结构温度作用研究

针对桥梁结构温度作用计算中的实测数据缺失问题,提出了基于日辐射总量、日气温和日平均风速等气象数据进行桥梁结构温度作用分析的方法。运用该方法建立了某混凝土箱梁桥的有限元模型,结果表明该方法可在缺乏实测数据时有效分析桥梁结构的温度作用;箱梁顶板温度与气温的时程曲线变化趋势相似,且顶板温度变化幅度更大但相对滞后;截面均匀温度同样呈现出滞后于气温变化的周期性波动;箱梁截面竖向温度梯度与新西兰规范中的温度作用模式吻合最好。