[发明专利]一种获取海上智能交通网络的系统碰撞风险的方法有效
申请号: | 201210389725.5 | 申请日: | 2012-10-15 |
公开(公告)号: | CN102890875A | 公开(公告)日: | 2013-01-23 |
发明(设计)人: | 陈积明;周梦婕;葛泉波;孙优贤;黄习刚;刘月胜 | 申请(专利权)人: | 浙江大学 |
主分类号: | G08G3/02 | 分类号: | G08G3/02 |
代理公司: | 杭州求是专利事务所有限公司 33200 | 代理人: | 周烽 |
地址: | 310058 浙江*** | 国省代码: | 浙江;33 |
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摘要: | 本发明公开了一种获取海上智能交通网络的系统碰撞风险的方法,该方法通过基于层次聚类的化简算法对某一时刻整个海上智能交通网络的拓扑结构进行分层简化,剔除无需考虑碰撞风险的船舶;然后以两船避碰系统的碰撞风险为基础,应用自底向上的变加权融合的方法得到从子系统至整个海上交通网络的系统碰撞风险。 | ||
搜索关键词: | 一种 获取 海上 智能 交通 网络 系统 碰撞 风险 方法 | ||
【主权项】:
1.一种获取海上智能交通网络的系统碰撞风险的方法,其特征在于,该方法包括如下步骤:(1)获取一段时间的AIS数据:从船舶VTS系统中获取一段时间的海上交通的标准AIS数据;提取以下字段的数据:mmsi、shipname、sog、cog、heading、lon、lat和f_update_time。(2)从步骤1获得的海上船舶AIS数据中提取某一采样时刻各个船舶的航行数据。(3)对步骤2获得的数据进行层次聚类和划分类别:提取步骤2中船舶数据,该数据是一个二维空间,由船舶的经度和纬度经过实际距离的换算得到,其换算是以零度经线和纬线的交点为假想的坐标轴原点,向东为正x方向,向北为正y方向。对换算过后的N艘船舶的一个采样时刻的数据应用最短距离(欧氏距离)法聚类,得到大小为N的一个类,N为船舶数量。这个类是一个完整的分层树,它反映的是船舶地理距离之间的关系,船舶之间按距离由近到远聚成一类。然后用一个距离阈值d横切聚类树,这个值将截断树的若干个连接,属于每个连接的船舶节点划分为一个类。因此整个海上智能交通网络被聚成若干类,记为{C1,C2,C3,…,Cn},其中,Ci是聚类划分得到的类,i=1,2,…,n,n为自然数。每一个类中的船舶间地理距离不超过d。(4)对步骤3中获得的若干类,进行分层化简:对步骤3中得到的类{C1,C2,C3,…,Cn},进行进一步的简化。首先规定Si代表海上智能交通网络的第i层子系统,Si,j为第i层子系统中的第j个系统。对类的分层化简具体为:(4.1)若Ci中只有一个节点,显然该类中的船舶不构成碰撞系统,无需考虑。(4.2)若Ci中只有两个节点,若满足0≤TCPA≤t2(TCPA是最短会遇时间,t2是注意时间),则作为第二层子系统S2,j;反之,无需考虑;(4.3)若Ci中节点数多于两个,遍历Ci中的两两节点对,筛选留下来满足0≤TCPA≤t2的节点对;如果无符合条件的节点对,那么无需考虑该类;反之,这些节点对整体作为第二层子系统S2,j;如果节点对数超过1,那么还需进行下列简化:(4.3.1)记构成某个第二层子系统S2,j中的相应节点对为第四层子系统S4={S4,1,S4,2…S4,k},i=1;(4.3.2)若
j=1,Xi=S4,j(Xi是中间变量);反之,执行4.3.8;(4.3.3)若j<k,j=j+1;(4.3.4)若
Xi=S4,j∪Xi;(4.3.5)重复步骤4.3.3和4.3.4;(4.3.6)S4=S4-Xi,i=i+1;(4.3.7)重复4.3.2~4.3.6;(4.3.8)Xi中的所有节点对构成S3,i(4.3.9)返回该第二层系统S2,j对应的第三层子系统S3,1,S3,2…;(4.4)重复步骤4.1-4.3,遍历所有类,最终得到整个海上智能交通网络的层次划分。第一层系统即为海上智能交通网络,它包含若干个第二层子系统,每一个第二层子系统包含若干第三层子系统,每一个第三层子系统又由若干第四层子系统组成。(5)对步骤4中获得的每层子系统,计算其系统碰撞风险,具体包括以下步骤:(5.1)计算第四层子系统的风险:第四层子系统实际上是两船避碰系统,计算第四层子系统中两船各自碰撞危险度f1→2(第1条船相对于第2条船的碰撞危险度)和f2→1(第2条船对于第1条船的碰撞危险度)。记f12是第1条船与第2条船构成的避碰系统的系统碰撞风险;f12=αf1→2+βf2→1;其中,α和β分别是两个危险度的权重,它们满足α+β=1。α=f1→2/(f1→2+f2→1),β=f2→1/(f1→2+f2→1),则:f 12 = f 1 → 2 f 1 → 2 + f 2 → 1 f 1 → 2 + f 2 → 1 f 1 → 2 + f 2 → 1 f 2 → 1 ; ]]> 以此计算第四层子系统碰撞风险,得到的第四层子系统风险依次记为f4,i,i=1,2,…,m4,其中,m4是第四层子系统的个数。(5.2)计算第三层子系统的风险:对5.1中获得的第四层子系统风险,计算属于相应的第二层子系统的第三层子系统风险。计算公式如下:
j=1,2,…,m3,其中,
是权值,f3,j是第j个三层子系统的风险,m3是第三层子系统的个数,N4,j是属于第j个三层子系统的第四层子系统的个数,α4,i是每个f4,i的权值。(5.3)计算第二层子系统的风险:对5.2中获得的第三层子系统风险,计算相应的第二层子系统的风险。计算公式如下:
j=1,2,…,m2,其中
是权值,f2,j是第j个二层子系统的风险,m2是第二层子系统的个数,N3,j是属于第j个二层子系统的第三层子系统的个数,α3,i是每个f3,i的权值。(5.4)计算第一层系统,即海上智能交通网络的系统碰撞风险:对5.3中获得的第二层子系统风险,计算第一层系统的风险f1。计算公式如下:
其中
是权值,m2是第二层子系统的个数,α2,i是每个f2,i的权值。(6)根据结果判断海上智能交通网络的系统碰撞风险:f1≥f时,认为整个海上智能交通网络即时系统碰撞风险较大,f1<f时,认为整个海上智能交通网络的即时系统碰撞风险较小;其中,f为风险阈值。
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