船舶拥堵水域通行能力预测技术

针对船舶交通流量大、水域繁忙情况下,通行能力预测难度过高的问题,提出船舶拥堵水域通行能力预测技术。利用船舶坐标位置以及航行速度,确定船舶状态,建立船舶航行队列模型。依据船舶领域模型确定船舶航行对应的椭圆形区域,作为船舶拥堵水域的领域。确定船舶领域内,影响航道容量的相关因素。设置船舶密度、船舶航行速度等水域通行能力影响指标,作为长短时记忆网络的输入。长短时记忆网络通过遗忘门、输入门以及输出门3个门控单元,选择保留或遗忘输入的数据,输出船舶拥堵水域通行能力预测结果。实验结果表明,该技术能够有效预测船舶拥堵水域通行能力,提高航道利用率,保障水域交通安全性。

三峡枢纽过坝船舶拥堵疏解对策研究

在船舶积压已成常态下,为缓解三峡枢纽通航压力,分析了引导适闸船型过闸、管控非标船舶过闸、提高船舶过坝装载率对三峡枢纽通过能力提升的促进作用,为进一步疏解过坝船舶拥堵提供了可行性措施。

基于熵权-云模型的三峡坝区过闸船舶拥堵程度综合评价

科学、合理地建立三峡坝区过闸船舶拥堵程度综合评价体系,才能有效、定量地评价三峡坝区过闸船舶拥堵程度。采用改进的熵权法来确定三峡坝区船舶拥堵评价指标权重,这一方法主要包含专家主观权重计算和实际船舶过闸统计数据客观权重计算,避免了单纯人为确定权重的主观性和统计数据不足造成的局限性。通过计算,主客观权重比例分配为0.624∶0.376。考虑到评价指标确定性和不确定性信息并存的特点,改进传统的云模型,将传统物元模型中的特征值参数用正态云代替,计算待评物元与标准云模型之间的云关联度,通过计算得到的评价指标权重和云关联度,得到待评价物元的等级隶属度。运用这一模型,对三峡坝区2015年船舶过闸拥堵程度进行综合评价,其等级隶属度为[0.126,0.221,0.172,0.325,0.156],拥堵程度等级为4级,与实际情况相符合。

基于遥感图像的船舶交通流量预测方法

为了保证船舶的安全运行,资源的合理利用,避免海上交通安全事故的发生,提出基于遥感图像的船舶交通流量预测方法。结合主成分分析法、多层元胞更新方法等建立船舶遥感图像的显著模型,获取船舶遥感图像的显著图;通过恒虚警(CFAR)检测方法在船舶遥感图像的显著图上进行遍历,完成船舶的目标检测;依据船舶目标检测结果,统计船舶数量,计算海上船舶的拥堵率,并建立支持向量机(SVM)模型,将船舶的拥堵率作为SVM模型的输入,与输出数据的结果进行映射,实现船舶交通流量的预测。实验结果表明:该方法可准确地预测出船舶交通流量;该方法不受海杂波等干扰的影响,可准确地检测出船舶目标;在云雾和海杂波的环境干扰下,该方法预测船舶交通流量结果的均等系数趋近于0,预测能力较强。