公开(公告)号：CN118865746A

公开(公告)日：2024-10-29

申请号：CN202411137286.8

申请日：2024-08-19

Applicant: 大连海事大学

Inventor： 张英俊 ,  吉哲 ,  杨嘉卉 ,  王晓辉 ,  邹宜洋 ,  王少博

IPC: G08G3/00 ,  G06F18/23213

Abstract: 本发明提供一种基于双层多级复杂网络的多维时空船舶交通态势边界评估方法，包括：获取船舶AIS数据，提取AIS数据中船舶的经纬度、航向信息；构建面向船舶航行的多维时空船舶交通态势复杂度向量，包括空间多级复杂网络和时间双层复杂网络；利用K‑Means算法确定船舶交通态势边界；通过滑动时间窗方法对船舶交通态势的模式评估。本发明从多维时空角度对船舶交通态势边界进行评估，确定船舶交通态势不同模式边界，能够从多维度全面且准确地评估船舶所面临的交通态势，有效识别水域内多艘船舶交互过程中的潜在风险，特别是当交通态势被识别为高复杂度时，能够向操作人员提供预警信息，确保有充分的时间进行接管和决策，增强船舶整体航行的安全性和效率。

公开(公告)号：CN115828736A

公开(公告)日：2023-03-21

申请号：CN202211406560.8

申请日：2022-11-10

Applicant: 大连海事大学

Inventor： 周翔宇 ,  吉哲 ,  杨嘉卉

IPC: G06F30/27 ,  G06F17/16 ,  G06F119/02

Abstract: 本发明公开了一种基于EEMD‑PE‑LSTM的短时船舶交通流量预测方法，包括以下步骤：建立船舶交通流量序列x(t)；利用EEMD算法分解船舶交通流量序列x(t)得到IMF分量和残差；之后利用PE算法对IMF分量进行相空间重构，将IMF分量重构为高低频分量；然后将高低频分量和残差分别输入至LSTM模型得到对应的预测值；再将各预测值叠加得到最终预测结果；最后通过熵权优劣解距离法对最终预测结果进行综合评价。本发明基于EEMD算法的非平稳时间序列分析能力、PE算法的时间序列复杂度简化能力以及LSTM模型的非线性时间序列拟合能力，在提高预测精度的同时，大幅缩短了模型运算时间。

公开(公告)号：CN119181276A

公开(公告)日：2024-12-24

申请号：CN202411184501.X

申请日：2024-08-27

Applicant: 大连海事大学

Inventor： 张英俊 ,  邹宜洋 ,  王晓辉 ,  吉哲 ,  王少博

IPC: G08G3/00

Abstract: 本发明公开了一种海上混合高密度船舶区域航行态势判别方法，属于船舶航行安全控制领域，该方法包括：获取海上混合高密度船舶区域的船舶监管数据；基于所述船舶监管数据构建船舶航行态势判别指标体系；基于组合赋权方法计算各指标的综合权重；构建各个指标的区间等级，计算各等级对应的期望、熵和超熵，根据综合权重、指标区间等级的期望、熵和超熵判别指标隶属于各个风险等级的云确定度；基于最大隶属度原则对判别指标隶属于各个风险等级的云确定度进行处理，从而获取航行态势风险等级。本发明在海上混合交通场景下进行船舶高密度区域辨识，从而辅助岸基监管人员判断其发现的水域内高船舶密度区域的风险等级，提高监管人员对航行态势的识别能力。

公开(公告)号：CN115828736B

公开(公告)日：2024-08-30

申请号：CN202211406560.8

申请日：2022-11-10

Applicant: 大连海事大学

Inventor： 周翔宇 ,  吉哲 ,  杨嘉卉

IPC: G06F30/27 ,  G06F17/16 ,  G06F119/02

Abstract: 本发明公开了一种基于EEMD‑PE‑LSTM的短时船舶交通流量预测方法，包括以下步骤：建立船舶交通流量序列x(t)；利用EEMD算法分解船舶交通流量序列x(t)得到IMF分量和残差；之后利用PE算法对IMF分量进行相空间重构，将IMF分量重构为高低频分量；然后将高低频分量和残差分别输入至LSTM模型得到对应的预测值；再将各预测值叠加得到最终预测结果；最后通过熵权优劣解距离法对最终预测结果进行综合评价。本发明基于EEMD算法的非平稳时间序列分析能力、PE算法的时间序列复杂度简化能力以及LSTM模型的非线性时间序列拟合能力，在提高预测精度的同时，大幅缩短了模型运算时间。

公开(公告)号：CN118506613A

公开(公告)日：2024-08-16

申请号：CN202410731326.5

申请日：2024-06-06

Applicant: 大连海事大学

Inventor： 张英俊 ,  吉哲 ,  杨嘉卉 ,  邹宜洋 ,  王凤武

IPC: G08G3/02

Abstract: 本发明公开了一种面向多船海上交通态势识别的船舶交通复杂度测度方法。方法包括：获取管辖水域内船舶AIS数据，提取AIS数据中船舶的经纬度、航向、航速和船长信息；根据提取的AIS信息计算船舶对交通复杂度；通过船舶对交通复杂度构建船舶交通复杂度基准矩阵和权重矩阵；通过基准矩阵和权重矩阵计算得到船舶交通复杂度矩阵；通过船舶交通复杂度矩阵计算得到船舶交通复杂度；识别管辖水域内潜在的船舶碰撞风险。本发明通过对船舶交通复杂度测度，实现了识别管辖水域内潜在的船舶碰撞风险。因此，发明成果将有助于VTS人员对海上交通态势进行评估，识别潜在的船舶碰撞风险，进而制定有效的监管政策，最终提升海上交通的整体安全水平。

公开(公告)号：CN118014253B

公开(公告)日：2024-09-03

申请号：CN202410060083.7

申请日：2024-01-16

Applicant: 大连海事大学 ,  中交第一航务工程勘察设计院有限公司

Inventor： 杨嘉卉 ,  季则舟 ,  吉哲 ,  倪立夫 ,  尤再进 ,  王召伟

IPC: G06Q10/0631 ,  G06Q50/40 ,  G06F16/2458 ,  G06N3/126

Abstract: 本发明属于码头调度技术领域，提供了一种基于改进遗传算法的岸桥泊位集成调度方法，所述方法以船舶服务成本和船舶污染物排放成本最小化为目标，并采用基于定点突变策略的强化学习‑Q学习‑NSGA‑II(RL‑Q‑NSGA‑II)算法进行求解，完善了双目标码头泊位‑岸桥集成调度模型的构建，改进了常用于求解多目标问题的NSGA‑II算法，为码头前沿调度优化提供参考。因此，相比传统单一泊位分配与岸桥调度，本发明所述方法实现对泊位和岸桥的集成调度、有助于提升码头泊位利用率与船舶作业效率；同时本发明考虑船舶气体污染物减排，集成优化码头前沿核心作业区域，对于推进港口绿色发展、提升港口核心竞争力具有重要的理论意义及实践意义。

公开(公告)号：CN118014253A

公开(公告)日：2024-05-10

申请号：CN202410060083.7

申请日：2024-01-16

Applicant: 大连海事大学 ,  中交第一航务工程勘察设计院有限公司

Inventor： 杨嘉卉 ,  季则舟 ,  吉哲 ,  倪立夫 ,  尤再进 ,  王召伟

IPC: G06Q10/0631 ,  G06Q50/40 ,  G06F16/2458 ,  G06N3/126

Abstract: 本发明属于码头调度技术领域，提供了一种基于改进遗传算法的岸桥泊位集成调度方法，所述方法以船舶服务成本和船舶污染物排放成本最小化为目标，并采用基于定点突变策略的强化学习‑Q学习‑NSGA‑II(RL‑Q‑NSGA‑II)算法进行求解，完善了双目标码头泊位‑岸桥集成调度模型的构建，改进了常用于求解多目标问题的NSGA‑II算法，为码头前沿调度优化提供参考。因此，相比传统单一泊位分配与岸桥调度，本发明所述方法实现对泊位和岸桥的集成调度、有助于提升码头泊位利用率与船舶作业效率；同时本发明考虑船舶气体污染物减排，集成优化码头前沿核心作业区域，对于推进港口绿色发展、提升港口核心竞争力具有重要的理论意义及实践意义。