本文選題：動(dòng)態(tài)模糊船舶領(lǐng)域 + 影響因素��； 參考：《大連海事大學(xué)》2017年博士論文

【摘要】：根據(jù)船舶領(lǐng)域定義選擇能夠代表船舶領(lǐng)域變化特征的樣本,利用渤海及黃海北部水域內(nèi)的船舶自動(dòng)識(shí)別系統(tǒng)(AIS)數(shù)據(jù)處理得到目標(biāo)數(shù)據(jù)。船舶領(lǐng)域受到很多不確定性因素的影響,包括人、船、環(huán)境、管理等,眾多因素給確定船舶領(lǐng)域與其因素之間的關(guān)系帶來了困難。而已查文獻(xiàn)中沒有對(duì)不同因素對(duì)船舶領(lǐng)域影響的重要性進(jìn)行分析的研究。為了對(duì)影響船舶領(lǐng)域的因素的重要性進(jìn)行評(píng)價(jià)并進(jìn)行因素約簡,降低對(duì)船舶領(lǐng)域模型研究的復(fù)雜度,選擇主成分回歸算法和基于粗糙集的相關(guān)算法對(duì)其進(jìn)行分析,對(duì)兩種方法得到的結(jié)果進(jìn)行比較,確定了影響船舶領(lǐng)域的因素的重要性。為了對(duì)船舶領(lǐng)域與其影響因素之間的關(guān)系進(jìn)行定性和定量分析,首先對(duì)船舶領(lǐng)域隨不同影響因素的變化進(jìn)行了統(tǒng)計(jì)分析和引用小波分析算法進(jìn)行分析,得到船舶領(lǐng)域隨其因素變化的規(guī)律。再將小波分解算法與神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型相結(jié)合對(duì)他們之間的關(guān)系進(jìn)行建模,確定船舶領(lǐng)域與其影響因素之間的關(guān)系模型。為建立同時(shí)適用于受限水域和開闊水域的領(lǐng)域模型,以船舶操縱性為基礎(chǔ),當(dāng)讓路船完成避讓任務(wù),直航船不采取避碰措施時(shí),分析計(jì)算讓路船需與直航船之間保持的安全領(lǐng)域,適用于船舶避碰及船舶自動(dòng)化。模型考慮了船舶操縱性因素、船舶航跡波動(dòng)、船行波和船舶避碰過程中的進(jìn)距。最后將AIS數(shù)據(jù)應(yīng)用于領(lǐng)域大小的確定與驗(yàn)證,并對(duì)領(lǐng)域的動(dòng)態(tài)變化情況進(jìn)行了討論。為了建立同時(shí)考慮本船和他船因素的動(dòng)態(tài)模糊船舶領(lǐng)域模型,在已有考慮的因素的基礎(chǔ)上增加他船因素。動(dòng)態(tài)領(lǐng)域模型中因素的選擇和動(dòng)態(tài)關(guān)系的確定利用前文的方法,然后利用心理學(xué)函數(shù)對(duì)領(lǐng)域進(jìn)行了模糊化,從而得到了考慮本船與他船因素的動(dòng)態(tài)模糊船舶領(lǐng)域模型。利用AIS數(shù)據(jù)對(duì)模型進(jìn)行驗(yàn)證,并對(duì)只考慮本船因素建立模型和考慮本船與他船因素建立模型的合理性與精確性進(jìn)行了討論。結(jié)果表明新模型具有因素選擇合理,領(lǐng)域隨其因素動(dòng)態(tài)變化,可應(yīng)用于碰撞危險(xiǎn)度的判定,考慮了本船與他船因素的特點(diǎn)。以AIS數(shù)據(jù)為基礎(chǔ),從船舶避碰的角度,先對(duì)影響船舶領(lǐng)域的因素進(jìn)行分析、篩選然后確定船舶領(lǐng)域模型的研究思路建立了考慮本船與他船因素的新動(dòng)態(tài)模糊船舶領(lǐng)域模型。
[Abstract]:According to the definition of ship domain, the target data can be obtained by means of the automatic ship identification system (AIS) data processing in Bohai Sea and Huang Hai's northern waters. The ship field is affected by many uncertain factors, including human, ship, environment, management and so on. Many factors make it difficult to determine the relationship between ship field and its factors. There is no analysis of the importance of different factors to the ship field in the literature. In order to evaluate the importance of the factors affecting the ship domain and reduce the complexity of the ship domain model, the principal component regression algorithm and the rough set based correlation algorithm are selected to analyze it. By comparing the results obtained from the two methods, the importance of the factors affecting the ship field is determined. In order to qualitatively and quantitatively analyze the relationship between ship domain and its influencing factors, firstly, the variation of ship domain with different factors is analyzed statistically and wavelet analysis algorithm is used to analyze the relationship between ship domain and its influencing factors. The law of ship field changing with its factors is obtained. Then the wavelet decomposition algorithm and the neural network model are combined to model the relationship between them and determine the relationship between the ship domain and its influencing factors. In order to establish a domain model suitable for both restricted and open waters, based on ship maneuverability, when the freeway vessel completes the task of avoiding collision and the direct vessel does not take collision avoidance measures, The analysis and calculation of the safety field between the freeway ship and the direct ship are suitable for ship collision avoidance and ship automation. The model takes into account ship maneuverability, ship track fluctuation, ship traveling wave and advance distance during ship collision avoidance. Finally, the AIS data is applied to the determination and verification of domain size, and the dynamic changes of the domain are discussed. In order to establish a dynamic fuzzy ship domain model which considers the factors of both this ship and other ships, the other ship factors are added on the basis of the factors that have been considered. The choice of the factors in the dynamic domain model and the determination of the dynamic relationship are based on the previous method, and then the domain is blurred by using the psychological function, and then the dynamic fuzzy ship domain model considering the factors of the ship and the other ship is obtained. The model is verified by using AIS data, and the rationality and accuracy of establishing the model considering only the factors of the ship and the factors of the ship and the other ship are discussed. The results show that the new model has a reasonable choice of factors, and the field can be applied to the determination of collision risk with the dynamic change of the factors, and the characteristics of the factors of the ship and other ships are taken into account. Based on AIS data and from the angle of ship collision avoidance, the factors affecting ship domain are analyzed, and then the research ideas of ship domain model are selected. A new dynamic fuzzy ship domain model considering the factors of this ship and other ship is established.
【學(xué)位授予單位】：大連海事大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：博士
【學(xué)位授予年份】：2017
【分類號(hào)】：U675.96;U664.82

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本文編號(hào)：1858257