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《舰船科学技术》2017,(4)
在多船舶同时行进航道水上交通网络中,船舶拥堵容易导致水上安全事故,需要进行水上航道船舶航行调度。本文针对当前调度模型的吞吐量低,时滞较大的问题,提出一种基于船舶航行流量分簇预测的多船舶同时行进中的调度数学模型。构建多船舶同时行进的通行流量的信息感知模型,采用RFID标签识别技术进行船舶航行流量的数学统计,构建船舶进出港的交通态势预测多元状态方程,以历史测量信息作为先验统计量对方程进行优化求解,实现船舶航行流量分簇预测,以此为信息统计量进行交通调度。仿真结果表明,采用该模型进行多船舶同时行进调度,能提高单位时间内的航道通行量,且对航道船舶流量的预测精度较高,调度的时间开销较小。 相似文献
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文章提供一种基于语义的可定制数据切分和动态加载方法,它能够对源数据库建立基于语义的元数据描述,根据不同用户的数据需求,依据数据的语义相关性,转化并归纳为通用的策略模版,基于策略进行数据的切割和数据的级联抽取。之后,采用容错式动态加载方法。这在一定程度上实现了异构数据库之间的批量数据迁移。 相似文献
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为了提高舰船水上纵向运动的控制精度,提出一种舰船水上纵向运动的非线性数学控制模型。首先对舰船水上纵向运动非线性控制的研究现状进行分析,然后采用多种模型分别对舰船水上纵向运动非线性控制进行预测,得到预测结果并确定各种模型的权值,利用证据理论确定出最优权值,最后对这些模型舰船水上纵向运动非线性控制预测结果进行加权,得到舰船水上纵向运动非线性控制精度。测试结果表明,本文模型不仅克服了当前舰船水上纵向运动非线性数学控制模型的缺陷,提高了舰船水上纵向运动的控制精度,而且舰船水上纵向运动的控制误差小于其他舰船水上纵向运动非线性数学控制模型,可以满足舰船水上纵向运动控制要求。 相似文献
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近年来,海上交通的密度不断增加,再加上气候条件不断恶化,飓风等极端天气时常发生,对船舶的航向保持与航迹容错控制等技术提出了更高的要求。随着计算机技术与人工智能的迅速发展,基于大数据的云理论逐渐成型,并在数据分析与控制等领域获得了广泛应用。本文建立了船舶以及船舵的运动学模型,并基于云理论对船舶的航迹容错控制技术进行了深入研究。 相似文献