基于Apriori算法的船舶交通事故关联规则分析

为有效分析船舶交通事故的潜在因果关系,预防和控制事故的发生,采用关联规则方法对相关数据进行有效挖掘,制定船舶交通事故关联规则挖掘流程,建立船舶交通事故关联规则分析模型.基于Apriori算法对船舶交通事故数据进行关联规则分析,挖掘事故间的强关联规则.对所挖掘出的强关联规则进行分析,发现事故致因因素间的潜在关系,并提出事故防范对策以保障海上交通安全.     

航道关键段动态通航饱和度模型及其应用

为对通航环境日趋复杂的航道通过能力和饱和度进行评价,根据船舶交通工程学原理,在原有航道通过能力模型和航道饱和度模型的基础上,引入船舶夜航率和不均匀因数,建立航道动态通航饱和度模型.选取长江江苏段航道关键段船舶交通流量观测数据,进行航道动态饱和度分析.分析表明,该模型可以得到更加接近实际情况的结果。     

基于AIS信息的船舶进出港航速控制模型

为提升近港航道效率及船舶安全,从船舶自动识别系统(Automatic Identification System,AIS)集合的大量的海上交通特征信息中获取能够反映船舶进出港规律的、有效的、潜在的信息,建立船舶进出港航速控制模型.根据海上交通工程理论和数据挖掘技术,将实时采集的港口水域的AIS信息存放在数据库中,再通过ETL(Extract Transform Load)进行处理.该数据库具备统计分析船舶进出港各阶段航速分布的功能.以厦门嵩屿港集装箱码头为例,构建相应的数据库,对12万吨级集装箱船舶进出港的航速进行统计,获得此类船舶在进出港过程中的航速分布规律,并根据航速的概率分布特点给出建议航速,为船舶自动进出港、引航员引导船舶及港口主管部门更好地监管通航环境提供理论依据.     

实时交通流条件下船舶航道航行风险预警模型

为提高航道内实时交通事故预警精度,基于长江下游两个水道内发生的交通事故数据和船舶检测器数据,运用随机森林(Random Forest,RF)模型对事故发生前20~40 min内的航道状态初始数据进行重要变量筛选,根据筛选出的4个最重要的变量结合高斯混合模型和最大期望算法构建新的事故预警贝叶斯网络(Bayesian Network,BN)模型.实例检验表明:新的BN模型优于直接利用初始数据建立的模型,事故预警正确率达到81.29%;可转移性测试中新的BN模型的事故预警正确率虽有所降低,但整体预警正确率和事故预警正确率仍高于利用初始数据建立的模型;新的BN模型用于实时船舶交通流航行风险预警是有效的.     

海上交通系统风险蒙特卡洛仿真

为准确掌握和分析特定状态或条件下的海上交通系统风险分布,有效进行船舶安全管理,对海上交通系统风险进行宏观分析.在海上交通事故频率与后果评估的基础上,采用蒙特卡洛方法建立海上交通系统风险仿真模型.运用该模型对指定条件下的海上交通系统风险进行仿真,得出风险度分布曲线.实例表明,该模型能够较好地反映海上交通系统风险的趋势,为...     

基于船舶自动识别系统的局部缩减航道元胞自动机模型

为提高船舶进出港口的安全和效率,针对船舶进出口航道双通道航道有一条通道局部关闭,船舶需要变道绕行另一通道的情况,提出基于船舶自动识别系统（Automatic Identification System,AIS）的NaSch船舶交通流模型,建立一种航道局部缩减的元胞自动机（Cellular Automata, CA)船舶交通流模型.结合船舶实际交通情况给出计算机数值仿真的船舶交通流时空斑图以及发生意外时的事故 恢复空斑图.针对一个算例,运用模型分析影响通道通行能力的警戒区长度设置、船舶到达率等交通要素.结果表明,该模型可以应用于决策模拟以提高航道通行能力、减少船舶滞留.     

基于MCMC方法优化的港口交通系统风险仿真

为获得较为准确的港口交通系统风险分布,提高港口风险管理能力,在港口交通风险定量化评估的基础上,得出交通事故率和事故后果的贝叶斯概率统计,构建基于马尔可夫链蒙特卡罗(Markov Chain Monte Carlo,MCMC)方法的港口交通系统风险仿真模型.利用WinBUGS软件,通过MCMC方法对该模型进行参数推断和优化;并在此基础上对港口交通系统风险进行仿真实验,得出风险度分布曲线.实例表明,优化后的仿真模型能更好地反映港口交通系统风险的趋势,为港口安全管理决策提供支持.     

雷达视频采集处理卡应用

介绍国内外雷达视频采集处理卡的设计方案及典型产品,给出雷达视频采集处理卡在港口监视雷达组网成船舶交通管理系统、在航海实践中实时传输雷达图像和在航海教育中利用校园网进行雷达网络教学等方面的应用,对港口、航海实践和航海教育有现实指导意义.     

坦桑尼亚县域与城乡交通通达水平空间格局特征

坦桑尼亚是"一带一路"倡议通向非洲、辐射非洲内陆的重要门户，它在快速城市化过程中面临交通基础设施严重短缺问题。基于坦桑尼亚公路、铁路、机场、港口、人口和城市分布数据，运用GIS空间分析技术，结合交通通达指数模型，从县域与城乡两个层面对坦桑尼亚交通通达水平的空间格局特征进行定量分析。研究发现：1）坦桑尼亚县域交通通达水平空间分布极不均衡，高值连片区主要位于东北沿海和维多利亚湖沿岸，低值连片区主要位于中央铁路线中段以北、中央铁路线南部的广大地区；2）受地理区位、资源禀赋、殖民历史、政府政策等影响，城市与乡村地区之间的交通通达水平差异十分显著。研究结果有助于坦桑尼亚制定区域交通发展政策和优化资源配置，同时对中-坦产业精准对接和产能转移具有一定的促进意义。     

长江都天庙-三江营水域建立交通管理系统的探讨

本文从形势的发展、水道的复杂性及事故多发等方面阐述了在都天庙一三江营水域建立船舶交通管理系统的必要性与迫切性,并根据目前交管中存在的问题,提出了作者对建立“长江交通管理系统”的看法及实施途径。     

宝山引航作业区在航引航交接对船舶交通流的影响

为研究宝山引航作业区在航引航交接对船舶交通流的影响,采用自动识别系统(AutomaticIdentification System,AIS)观测的船舶流量数据和水上交通冲突数据采集系统采集的交通冲突数据,从交通流状态、交通流速度、交通量损失以及引航艇在引航作业区航行时的交通冲突等4个方面进行分析.结果表明:当进行在航引航交接时,宝山引航作业区交通流速度下降明显,产生的冲击波速度约为5.64 kn;船舶速度离散性增大,交通流通过能力下降;航道时间占有率急剧增加,平均引航交接一次约造成2.3艘交通量损失;某天24 h由引航艇造成的交通冲突共189次,其中42次发生于引航作业区.     

基于证据推理的沿海水域交通安全评估

为减少海上交通事故的发生,在建立沿海水域(Coastal Water Area,CWA)交通安全评估因素三层次结构的基础上,针对事故统计数据的不确定性,尝试采用证据推理(Evidential Reasoning,ER)方法进行CWA交通安全评估,并运用案例证实该方法的可行性.评估结果可以为海事安全管理工作决策提供参考依...     

加权灰色关联理论模型在辽宁海上交通事故分析与预测中的应用

为增强海上交通运输安全,运用灰色系统理论中的加权灰色关联分析和预测的基本原理,改进关联系数的计算方法,并考虑各序列因子在不同点处的权重差异,对辽宁水域2007—2013年的船舶交通事故进行分析.建立该水域船舶交通事故总数与事故类型及发生时间的关联矩阵,根据得到的加权灰色关联度寻求事故的发生规律.将传统灰色关联理论与加权灰色关联理论的关联结果进行对比,验证加权灰色关联理论具有较好的精确性和层次性.建立船舶交通事故总数的预测模型,并对该水域的交通形势进行预测,同时将预测模型结果与实际数据相比较,得到模型预测精度,证明该模型合理、可靠,可以为海上交通事故的预防提供指导和借鉴.     

区位商法在港口腹地分析中的运用

腹地货源争夺是港口竞争最主要的内容之一。随着集装箱运输日益成为国际航运的主要方式 ,相邻港口之间的竞争主要表现为对共同腹地的集装箱货源的争夺。本文运用区位商的概念与方法 ,以上海港与宁波港的共同直接腹地———浙江省为例 ,通过对其国际集装箱生成及流向的调查与研究 ,对两港的腹地进行量化分析     

基于短时交通流量预测对路网微观交通仿真的研究

针对早高峰短时交通流量预测数据少、波动大的特点,提出用灰色模型进行预测。将灰色GM(2,1)改进为灰色GM(2,1,λ,ρ)预测模型,以提高预测精度。针对粒子群算法(PSO)的早熟现象,将Logistic混沌搜索嵌入到PSO算法,应用混沌粒子群算法(CPSO)寻找灰色GM(2,1,λ,ρ)预测模型最优的参数λ和ρ。结合两者提出了基于CPSO–GM(2,1,λ,ρ)的早高峰短时交通流预测模型。利用VISSIM对研究路网进行微观交通仿真,通过VISSIM–Excel、VBA–Matlab平台实现了短时交通流量预测和路网微观交通仿真数据的交互,对集成交通控制系统的架构进行了方案设计。仿真结果表明,结合流量预测的路网优于固定信号配时下的路网仿真。     

水上交通加权安全评价中权重向量的异常分析

为提高指标权重在水上交通安全评价中的准确性,提出一种基于DBSCAN算法的权重向量异常分析方法.该方法选取加权评价法为研究对象,以DBSCAN算法为检测方法,对水上交通加权安全评价中的权重向量进行异常分析.实例表明,在130组数据中,异常权重向量共3组.从数据分布情况看,异常向量与正常向量有比较明显的差异,说明此方法能有效识别异常向量,是可行的.该方法对权重向量集进行分析后,可防止异常权重向量的干扰,提高评价结果的质量.     

基于改进一对一算法的网络流量分类

准确的流量分类是网络管理和网络安全的有效保障。近年来基于机器学习的网络流量分类备受关注,特征选择对于机器学习的分类效果有重要影响。但使整体分类性能达到最优的特征选择子集,并不一定使特定类别的分类性能达到最佳,这降低了分类性能可达到的上限,对此提出基于改进的一对一算法的流量分类模型。首先采用一对一的思想将流量多分类任务拆解为多个相互独立的二分类子任务,分别对任意两类流量进行特征选择和流量分类。所有子任务的分类结果采用Stacking策略结合。实验表明,多种机器学习算法与特征选择算法应用于该模型的准确度较经典模型均有提升。     

江苏高职港口与航道人才培养现状与对策

文章论述了江苏省目前港口与航道工程建设现状及发展趋势和从业人员基本结构,并分析了江苏省港口与航道专业人才培养现状及行业发展对人才需求之间的矛盾。为顺应江苏快速发展的港口与航道工程建设需要,提出专业人才培养对策,对江苏港口与航道工程施工技术专业从业人员现状的解决具有重要意义。     

一种公路交通量的计算方法

探讨了公路运输量与交通量换算中存在的问题，提出了交通量回归模型，并将该模型应用于某市公路的交通量计算，进而得到一种简易而实用的交通量计算方法。     

船舶交通流量预测的灰色神经网络模型

为降低船舶交通流量的预测误差,提高预测精度,在分析传统的灰色模型和反向传播(BackPropagation,BP)神经网络模型优缺点的基础上,构建灰色神经网络模型预测船舶交通流量.以实际测量值作为初始数据构建不同的灰色模型,各种灰色模型的预测值作为神经网络的输入值,得到最佳预测模型.实例分析表明:灰色神经网络模型可提高预测精度,预测结果比较理想,优于单一预测模型;该模型具有所需初始数据少和非线性拟合能力强的特点,用于船舶交通流量预测是可行和有效的.