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公开(公告)号：CN114357872B
公开(公告)日：2024-10-22
申请号：CN202111594714.6
申请日：2021-12-24
Applicant: 武汉理工大学 , 武汉理工大学三亚科教创新园
IPC: G06F30/27 , G06N20/20 , G06N20/10 , G06N5/01 , G06N3/0442 , G06F18/25 , G06F18/27 , G06F18/214 , G06F18/21 , G06N3/048
Abstract: 本发明提供了一种基于stacking模型融合的船舶运动黑箱辨识建模与运动预测方法，其中的船舶运动黑箱辨识建模方法包括：S1通过传感器获取船舶的运动数据，S2：对获取的船舶的运动数据进行预处理，S3：使用K折交叉验证方法基于训练集生成训练好的基学习器，并将测试集输入训练好的基学习器，分别得到三个训练好的基学习器对测试集的预测结果；S4：将三个训练好的基学习器对测试集的预测结果作为下一层元学习器的特征值，将真实值作为标签，使用线性回归的方式构建元学习器，作为船舶运动黑箱辨识模型。本发明结合了几个基学习器的优点，其拟合能力强、泛化能力好，对于船舶运动姿态的预测精度和效率都得到了提高。
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公开(公告)号：CN114357872A
公开(公告)日：2022-04-15
申请号：CN202111594714.6
申请日：2021-12-24
Applicant: 武汉理工大学 , 武汉理工大学三亚科教创新园
Abstract: 本发明提供了一种基于stacking模型融合的船舶运动黑箱辨识建模与运动预测方法，其中的船舶运动黑箱辨识建模方法包括：S1通过传感器获取船舶的运动数据，S2：对获取的船舶的运动数据进行预处理，S3：使用K折交叉验证方法基于训练集生成训练好的基学习器，并将测试集输入训练好的基学习器，分别得到三个训练好的基学习器对测试集的预测结果；S4：将三个训练好的基学习器对测试集的预测结果作为下一层元学习器的特征值，将真实值作为标签，使用线性回归的方式构建元学习器，作为船舶运动黑箱辨识模型。本发明结合了几个基学习器的优点，其拟合能力强、泛化能力好，对于船舶运动姿态的预测精度和效率都得到了提高。
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公开(公告)号：CN115456254A
公开(公告)日：2022-12-09
申请号：CN202211006744.5
申请日：2022-08-22
Applicant: 武汉理工大学
Abstract: 本发明公开了一种海运网络脆弱性优化方法、系统及存储介质。本发明方法通过首先构建集装箱海运网络数据库以及获取海运网络脆弱性度量指标，再根据网络数据库，计算港口空间距离指标权重、作业能力指标权重和港区水深指标权重，接着根据指标权重计算海运网络脆弱性度量指标得分，再根据得分对备份港口进行优劣性排序；再定量衡量海运网络脆弱性，最后根据港口的优劣性排序和海运网络脆弱性的定量衡量结果，得出备份港口选择的最优解，从而实现了对海运网络脆弱性的优化。
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公开(公告)号：CN115310673A
公开(公告)日：2022-11-08
申请号：CN202210824879.6
申请日：2022-07-14
Applicant: 武汉理工大学
Abstract: 本发明公开了一种航行风险的辨识与防控方法、系统、装置及存储介质。该方法通过获取基本事件数据；并构建航行风险故障树模型；接着，通过故障树模型对基本事件数据进行分析，得到关键风险因素；根据关键风险因素和交通事故报告，构建事件树模型；随后通过事件树模型对基本事件数据进行评价，得到关键事故后果；根据关键风险因素和关键事故后果，构建Bow‑Tie模型；然后，通过Bow‑Tie模型生成防控策略。该方法通过获取基本事件数据，将故障树模型、事件树模型和Bow‑Tie模型进行结合，能够生成针对性的船舶航行风险的防控策略以供用户进行参考，有效地提升了混合航行场景下的航行安全，进而达到风险防控的目的。本发明可广泛应9用于事故风险预测技术领域内。
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公开(公告)号：CN112396869B
公开(公告)日：2022-07-19
申请号：CN202011218823.3
申请日：2020-11-04
Applicant: 武汉理工大学
Abstract: 本发明公开了一种极地编队船舶协同航行及预警方法，该方法包括以下步骤：1)采集极地编队船舶数据；2)根据采集的极地编队船舶数据计算海冰数值、特定海冰环境下的最大安全航速、船头间距和船舶最优航速函数；3)建立基于多船信息的船舶跟驰模型，指导极地冰区船舶编队安全航行；4)建立船舶编队航行碰撞预警模型，根据TTC指标量化船舶编队航行风险指标。本发明方法根据船舶编队航行过程中的多船信息以及环境信息，建立船舶跟驰模型，与传统跟驰模型相比，兼顾前船和后船的影响，并提出一种船舶碰撞预警方法，对船舶碰撞风险水平进行量化，有效在极地冰区恶劣环境下保障船舶编队航行安全。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN113173232B
公开(公告)日：2022-06-14
申请号：CN202110249191.5
申请日：2021-03-08
Applicant: 武汉理工大学
Abstract: 本发明公开了一种基于人机共融的船舶智能辅助驾控系统及方法，其中系统包括：感知模块，用于采集航行环境信息和船舶信息；认知模块，用于采用预设的认知模型对所述感知模块获取的信息进行分析和处理，判断和更新两船或多船混行的态势和船舶自身的状态；决策模块，用于根据所述感知模块和所述认知模块获得的信息对船舶的航行轨迹、船舶速度、航向进行制定，生成驾驶策略；控制模块，用于根据所述驾驶策略辅助驾驶员控制船舶。本发明通过构建常规船和智能船安全的人机共融模式，为常规船和智能船混行场景下的避障提供辅助决策，提高常规船和智能船混行的安全性，可广泛应用于智能船舶辅助驾驶领域。
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公开(公告)号：CN112836334A
公开(公告)日：2021-05-25
申请号：CN202011318407.0
申请日：2020-11-23
Applicant: 武汉理工大学
IPC: G06F30/20 , G06Q10/06 , G06Q50/30 , G06F119/02 , G06F119/12
Abstract: 本发明公开了一种海运网络可靠性评估和灾后恢复方法，包括以下步骤：收集集装箱航运数据，构建集装箱航运网络数据库，进而构建集装箱航运网络模型；根据集装箱航运网络模型，基于韧性三角形理论计算航运网络结构韧性指数，基于船舶运营过程构建航运运营损失成本模型，根据航运网络结构韧性指数和运营损失成本构建韧性‑成本模型；基于韧性‑成本模型，计算不同恢复策略下的韧费比，采取最大韧费比对应的恢复策略对灾后的航运网络进行恢复。本发明从结构上评价航运网络的韧性指数，并从运营的角度构建运营损失成本模型，研究航运网络的韧性指数与运营损失成本之间的关系，为海上丝绸之路航运网络的运营管理提供参考，为海运网络灾后恢复提供策略。
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公开(公告)号：CN112441196A
公开(公告)日：2021-03-05
申请号：CN202011314397.3
申请日：2020-11-20
Applicant: 武汉理工大学
Abstract: 本发明公开了一种船舶航行风险评估信息的处理方法、系统和存储介质，方法包括以下步骤：构建船舶交通流模型，所述船舶交通流模型包括智能船舶仿真模型和常规船舶仿真模型；预设在设定场景内船舶交通流模型的初始化水域环境参数；采集船舶交通流模型在进行交通流仿真过程中的船舶状态信息和在航环境信息；根据初始化水域环境参数、船舶状态信息和在航环境信息进行航行风险评估；根据航行风险的评估结果生成海事监管建议信息。本发明通过在包括智能船舶仿真模型和常规船舶仿真模型的船舶交通流模型进行航行风险评估，以使得评估结果符合实际情况中的情形，从而使海事监管根据该评估结果能有效治理海上航行状况。本发明可应用于海事仿真技术领域。
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公开(公告)号：CN106203721B
公开(公告)日：2019-11-26
申请号：CN201610564419.9
申请日：2016-07-18
Applicant: 武汉理工大学
Abstract: 本发明提供一种自适应船舶破冰能力的极地冰区航线设计系统及方法，它包括海图环境模型，用于量化和提取海图信息，并进行栅格化处理，建立海图栅格地图；冰图环境模型，用于量化和提取冰图信息，并进行栅格化处理，建立冰图栅格地图；叠加环境模型，用于以航行代价最小化为原则，选择海图栅格地图和冰图栅格地图每一栅格中航行代价最高的栅格作为叠加后栅格地图的栅格，实现海图栅格地图和冰图栅格地图的叠加；船舶的破冰能力、速度及冰情的耦合模型，用于在叠加环境模型的基础上，由船舶的破冰能力和速度来定义条件可航栅格，对条件可航栅格进行二次分类；航线设计模块，用于在船舶的破冰能力、速度及冰情的耦合模型基础上设计并优化航线。
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公开(公告)号：CN119207162A
公开(公告)日：2024-12-27
申请号：CN202411145564.4
申请日：2024-08-20
Applicant: 武汉理工大学
Abstract: 本发明公开了一种生成式北极航道每日通航风险预测方法、装置及介质，该方法包括：根据历史每日环境数据以及通航船舶参数，构建北极航道的历史每日通航风险数据集；根据历史每日通航风险数据集，构建生成式每日通航风险月度协方差预报模型；根据历史每日通航风险数据集以及通航船舶参数，构建月度通航风险预报模型；根据生成式每日通航风险月度协方差预报模型以及时间戳信息，生成对应月份中每日通航风险月度协方差；通过月度通航风险预报模型以及每日通航风险月度协方差，生成预测时间窗口内通航风险的每日通航风险值。本发明能够实现长期北极航行风险的预测，并降低北极航行风险预测的成本，可以广泛应用于船舶航行安全技术领域。
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