基于神经网络的出行目的推算研究

出行目的是交通出行的关键属性和重要内容,其对分析交通行为具有关键作用。随着被动数据的不断获取,通过数据挖掘方法推算出行目的既弥补了被动数据的缺陷,也可为进一步分析交通行为提供完善的数据基础。本文通过总结国内外学者在交通出行目的推算方面的研究经验,基于现有的调查数据,采用神经网络方法进行出行目的推算,推算的出行目的的准确性达到86%,在此基础上分析了对模型具有显著影响的因素,由此得到在出行目的推算中的关键因素为时间和空间变量。     

新型操舵控制系统余度管理技术

为提高船舶操舵控制系统的可靠性,提出采用四通道余度管理技术,4套操舵控制箱互为备份,通过数据交叉链路和控制指令表决处理的冗余设计,当N(N≤3)套操舵控制箱发生故障下,保证系统还能正常运行并可靠工作。该技术在大型船舶自动操舵仪和无人船等领域具有良好的应用前景。     

黄骅港传统预报与实测潮位差异分析及潮位实时推算方法

基于黄骅港港池站和航道40+0站的一年期潮位实测资料及该海域的一年期气象资料,对两站传统预报与实测潮位的差异进行了统计分析,对两站的余水位特性及变化规律进行了研究。研究成果表明:(1)黄骅港传统预报潮位与实测潮位存在一定差别,对于黄骅港乘潮时间较长的航道,传统的潮位预报值还不能作为乘潮进出港的依据,因此进行实时潮位遥测遥报是必要的;(2)港池、航道40+0两站之间的余水位变化具有很强的相关性,可以用余水位修正的方法建立这一水域内相关站点之间的潮位推算模型,实现利用岸基遥测遥报潮位实时推算整个航道潮位。     

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。     

卡尔曼滤波算法在船舶航行轨迹异常行为检测中的应用

现代船舶的信息化、自动化程度不断提高,自动识别系统(AIS)、电子海图综合系统(ECDIS)和船舶总线通信系统等先进技术在船舶上的应用越来越广泛。随着内河航运和远洋海运的发展,海事交通管理部门对船舶航行轨迹异常行为的检测显得尤为重要。本文主要针对船舶在区域内的航行轨迹异常行为检测问题,结合卡尔曼滤波算法,设计一种船舶异常航线检测系统,并对该检测系统的性能进行仿真分析。     

船舶航迹建模中进化算法建模与仿真

近年来,船舶航迹自动控制在船舶航行中发挥着越来越重要的作用,如何从稳定性、经济性和安全性等方面提升船舶航迹控制性能是人们研究的重点。本文对船舶运动模型、外干扰模型进行深入研究,在此基础上,提出了以混沌进化算法为基础的船舶航迹控制模型。     

基于无迹卡尔曼滤波的定位融合与校验算法研究

针对传感器定位精度受环境影响较大及其对自动驾驶车辆行驶安全影响较大的问题,提出一种定位融合及校验算法.通过建立短时短距航迹推算模型进行定位预测,使用无迹卡尔曼滤波实现预测定位结果与实际定位结果的非线性融合,从而提高定位精度.通过定位校验算法,判断实际定位数据是否发生偏移,并研究主动避险控制算法使车辆能够保持定位失效前的...     

基于模糊综合函数的飞行计划与雷达航迹关联

文章针对飞行计划航迹准确推算的困难和传统飞行计划关联算法的缺陷,利用飞行计划、起飞报、位置报等报文较为准确的推算出计划航迹,并根据关联特点,运用模糊综合函数航迹关联算法的思想,建立了仿真模型,解决了关联问题。仿真结果验证了该算法的科学性、可行性。     

塞纳河畔的中华帆船

二十世纪,一艘名为"华·埃尔夫"号的中华传统帆船实现了周游太平洋、印度洋、大西洋三大洋,亚欧美非四大洲的壮举;并在44个国家留下了中华帆影与法国青年搏击大海的航迹.     

不容锚过的上海展十大热艇

参展商：巴富士沙龙视野无死角 紧随PRESTIG系列航迹而来的新型号PRESTIGE450，在不到14米的船身上几乎展现了前辈们所有的畅销元素。