船舶交通風險識別與評估研究.pdf

1、近年來，隨著船舶交通流量的日益增加，海上交通的監(jiān)管工作面臨嚴峻挑戰(zhàn)，海上交通系統(tǒng)的安全問題也日益突出。所以，對管轄海域的交通風險進行實時的識別和程度評估已成為海上智能交通領(lǐng)域的研究熱點，具有重要的現(xiàn)實意義。
　　現(xiàn)有研究主要集中于單船舶的碰撞風險和航行異常檢測，碰撞風險研究主要是碰撞危險度。然而，現(xiàn)有的研究有兩個方面的不足，i）缺乏對系統(tǒng)層面的各類實時風險進行建模和計算，從而難以從整體把握交通態(tài)勢;ii）缺乏概率意義的實時風險定量

2、研究，而定量研究對于海事管理部門的管理工作具有一定的指導價值。針對當前研究的不足，本文的工作有如下幾個方面:
　　一、針對實時系統(tǒng)碰撞風險，利用信息融合和概率知識對實時船舶系統(tǒng)碰撞風險進行定量建模，同時提出了風險計算方法并設(shè)計了一種系統(tǒng)拓撲分層化簡的算法，對風險計算進行簡化。此外，設(shè)計了風險效用函數(shù)來衡量同一區(qū)域不同時間段或者不同區(qū)域同一時間段系統(tǒng)碰撞風險的變化程度，并設(shè)計了一種基于速度調(diào)節(jié)的碰撞風險控制策略，從而為降低系統(tǒng)碰撞風

3、險提供了理論依據(jù)和控制方法。最后，通過大量仿真驗證了所提建模方法能有效地量化系統(tǒng)碰撞風險，所提出的策略能夠有效降低風險。
　　二、針對實時系統(tǒng)航行異常風險，利用高斯混合模型(GMM)和主成分分析(PCA)對單船舶航行數(shù)據(jù)進行模態(tài)劃分，并提出了一種基于置信區(qū)間的風險計算方法。然后結(jié)合GMM和PCA兩者的結(jié)果進行異常識別。最后，通過大量實驗說明了所提方法能夠較好地建模船舶航行狀態(tài)，量化船舶航行風險，識別航行異常數(shù)據(jù)。
　　三、綜