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公开(公告)号：CN117518298A
公开(公告)日：2024-02-06
申请号：CN202311846303.0
申请日：2023-12-29
申请人： 大连海事大学 , 广东海洋大学 , 上海船舶运输科学研究所有限公司
摘要： 本发明提供了一种具有自适应模型结构的潮汐组合预报方法，包括如下步骤：S1、采集目标点位及附近点位的实测数据；S2、利用调和分析法建立调和常数模型；S3、计算调和常数模型所输出的第一预报结果，将实测数据的实际潮汐值减去第一预报结果得到差值，得到子序列；S4、利用动态正交模型选择算法建立变结构神经网络预测模型，利用Lipschitz熵值法进行子序列预报模型结构的确定，利用变结构神经网络预测模型对子序列进行辨识和预报，得到第二预报结果；S5、将第一预报结果与第二预报结果相加，得到最终预报结果。本发明减少了人工确定模型结构带来的耗时长、任意性强、无法反映系统动态和往往无法达到最优的缺点，提高了所得模型的预测精度和算法的稳定性。
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公开(公告)号：CN117494057A
公开(公告)日：2024-02-02
申请号：CN202311846304.5
申请日：2023-12-29
申请人： 大连海事大学 , 广东海洋大学 , 上海船舶运输科学研究所有限公司
IPC分类号： G06F18/25 , G06F18/2135 , G06N3/048 , G06N3/082 , G06F17/18
摘要： 本发明提供了一种基于分阶多尺度分解的船舶运动预报方法，涉及船舶与海洋工程技术领域，包括如下步骤：S1、采集船舶运动实测数据；S2、利用经验模态分解方法对船舶运动实测数据进行信息多尺度分解，并对高频分量进行离散小波变化，得到分解后分量；S3、用每一个分解后分量进行神经网络辨识和预报，动态调整神经网络的规模、隐节点数目和位置，通过变结构神经网络对每个分量进行分别预报；S4、对每个分量的预报结果进行信息重组，得到最终的预报模型。本发明用基于滑动窗口的变结构径向基函数神经网络的非线性动态拟合能力和对系统状态的动态反映能力，能够得到更精确的海上船舶运动预报。
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公开(公告)号：CN116822336B
公开(公告)日：2024-04-09
申请号：CN202310643506.3
申请日：2023-06-01
申请人： 大连海事大学 , 广东海洋大学 , 上海船舶运输科学研究所有限公司
摘要： 本发明提供了一种多模型组合的潮汐预报方法，涉及潮汐预报技术领域，包括如下步骤：S1、采集目标点位及附近点位的实测潮汐及水文气象要素数据；S2、利用调和分析法建立调和预报模型，获得第一预报结果；S3、建立带外部输入的潮汐预报自回归偏最小二乘模型，获得第一预报结果；S4、基于多尺度分解建立变结构神经网络预报模型，计算所述第一预报结果与实际潮汐的差值部分；将差值部分利用变结构神经网络预报模型进行辨识和预报，获得第二预报结果；S6、将第一预报结果与第二预报结果相加，得到最终潮汐预报结果。本发明充分利用线性预报方法鲁棒性强的优点和神经网络等非线性预报方法自适应、非线性的优点，能在保证稳定性的同时提高预报的精度。
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公开(公告)号：CN116822336A
公开(公告)日：2023-09-29
申请号：CN202310643506.3
申请日：2023-06-01
申请人： 大连海事大学 , 广东海洋大学 , 上海船舶运输科学研究所有限公司
摘要： 本发明提供了一种多模型组合的潮汐预报方法，涉及潮汐预报技术领域，包括如下步骤：S1、采集目标点位及附近点位的实测潮汐及水文气象要素数据；S2、利用调和分析法建立调和预报模型，获得第一预报结果；S3、建立带外部输入的潮汐预报自回归偏最小二乘模型，获得第一预报结果；S4、基于多尺度分解建立变结构神经网络预报模型，计算所述第一预报结果与实际潮汐的差值部分；将差值部分利用变结构神经网络预报模型进行辨识和预报，获得第二预报结果；S6、将第一预报结果与第二预报结果相加，得到最终潮汐预报结果。本发明充分利用线性预报方法鲁棒性强的优点和神经网络等非线性预报方法自适应、非线性的优点，能在保证稳定性的同时提高预报的精度。
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公开(公告)号：CN118861532A
公开(公告)日：2024-10-29
申请号：CN202411128943.2
申请日：2024-08-16
申请人： 大连海事大学 , 大连海大智龙科技有限公司 , 中国船舶科学研究中心
IPC分类号： G06F18/10 , G06F18/214 , G06N3/006 , G06N3/0442 , G06N3/0499
摘要： 本发明公开了一种基于改进P‑B‑T的船舶轨迹预测方法，通过建立包括均方误差、船舶预测轨迹点到上一时刻轨迹点的距离与船舶真实轨迹点到上一时刻轨迹点的距离和真实轨迹点与预测轨迹点的航向差的损失函数，来对基于双向长短期记忆网络和Transformer模型的船舶轨迹预测模型进行训练，以此来获取对船舶轨迹的时间序列数据进行编码后的轨迹向量，以获取船舶的预测轨迹，实现对船舶轨迹的预测；通过本发明所建立的损失函数，由于损失函数中不仅考虑了轨迹点位置因素还考虑了船舶航向和船舶的速度因素，使预测出来的船舶轨迹更贴合船舶实际运动的运动状态，并使得到的预测结果更有利于提高船舶整条预测轨迹与实际轨迹的相似程度，大大提高了预测的精度。
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公开(公告)号：CN118567365A
公开(公告)日：2024-08-30
申请号：CN202411048661.1
申请日：2024-08-01
申请人： 大连海事大学
摘要： 本发明公开了一种基于自适应动态规划的无人船航向跟踪事件触发控制方法，建立考虑无人船航向控制数学模型，并将其转化获得航向跟踪控制数学模型；根据关于误差和参考信号的动态标称系统，获取无人船航向最优反馈控制器；最后获取事件触发下的Actor模糊逻辑系统和Critic模糊逻辑系统的权值更新律，实现无人船事件触发自适应动态规划航向跟踪控制。本发明将事件触发机制应用在控制算法中，从而达到减小磨损、降低能耗的目的。利用Actor‑Critic最终获得事件触发下的最优反馈控制器、事件触发下的Actor模糊逻辑系统和Critic模糊逻辑系统的权值更新律，从而实现无人船事件触发自适应动态规划航向跟踪控制。
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公开(公告)号：CN114661053B
公开(公告)日：2024-07-23
申请号：CN202210395112.6
申请日：2022-04-14
申请人： 大连海事大学
摘要： 本发明公开了一种考虑障碍船危险行为的船舶动态避障制导与控制方法，包括建立第一、第二虚拟小船、虚构小船、本船数学模型；根据航路点产生全局参考路径，第一虚拟小船基于全局参考路径航行；设置虚构小船的探测范围，根据探测范围判断本船与障碍船是否存在碰撞危险，当不存在碰撞危险时，第二虚拟小船跟随第一虚拟小船航行，本船跟随第二虚拟小船航行；当存在碰撞危险时，基于速度障碍法原理和虚构小船位置信息，计算避障参考信号，第二虚拟小船基于避障参考信号进行避障，本船根据控制系统跟随第二虚拟小船航行。能够同时保证船舶的全局路径跟踪和局部避障规划，通过将控制输入离散化减少了船舶通信负担。
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公开(公告)号：CN117311354B
公开(公告)日：2024-03-29
申请号：CN202311320587.X
申请日：2023-10-12
申请人： 大连海事大学 , 大连海大智龙科技有限公司
IPC分类号： G05D1/43 , G05D109/30
摘要： 本发明公开了一种基于精确任务导向的港作船自主路径规划及靠泊方法，包括设计紧迫度函数，设置靠泊点位、角度、速度，基于目标船的航向、靠泊角度以及我船的航速向量构建标准线，根据紧迫度函数的取值选择远离策略控制我船航行，根据我船、靠泊点位是否都在目标船一侧，选择异侧策略控制我船航行，根据我船是否在标准线之后以及我船与标准线之间的垂直距离选择粗旷导航策略或精细导航策略控制我船航行，根据我船在标准线之前以及我船与目标船之间的物理距离选择远距离调整策略或近距离调整策略控制我船航行，判断我船是否与目标船船体接触，若是进行靠泊，反之重新构建标准线。本发明基于不同的策略配置引力，实时规划船舶路径并提高了靠泊精度。
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公开(公告)号：CN107246871B
公开(公告)日：2020-03-13
申请号：CN201710407936.X
申请日：2017-06-02
申请人： 大连海事大学
IPC分类号： G01C21/20
摘要： 本发明公开了一种基于ECDIS的绿色大洋航线设计方法，包括以下步骤：建立船舶的温室气体排放模型；建立船舶航线的网格区域；优化选择船舶航线和主机推进功率；显示与使用航线。本发明是事先利用样本训练神经网络，在优化确定航线时利用神经网络进行在线计算，这样大大减小了运算量，而且神经网络这种非线性拟合方式具有较高的拟合精度。这样处理可以同时满足实时性和精确性的要求。本发明在优化设计航线的同时优化每个航段的船舶主机输出功率，从而从船舶航线和主机输出功率两个方面控制船舶，以达成温室气体排放量最小的目标。本发明利用神经网络的非线性拟合功能实现对船舶温室气体排放的精确拟合，提高了运算精度。
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公开(公告)号：CN118584478A
公开(公告)日：2024-09-03
申请号：CN202410830300.6
申请日：2024-06-25
申请人： 大连海事大学
摘要： 本发明公开了一种基于毫米波雷达多普勒数据的运动目标识别方法，基于聚类后的回波类中的反射点的多普勒数据，得到补偿后的待识别目标的多普勒数据与待识别目标的反射点相对无人系统平台的瞬时速率之间的关系，进而获取待识别目标的反射点相对无人系统平台的瞬时速率的下界；最后根据设定的待识别目标判定速度阈值，确定待识别目标是否为运动目标，以实现对运动目标的识别。本发明侧重于通过利用传感器数据精确感知无人系统周围环境特征，是一种基于高精度传感器数据的环境感知方法。针对自主无人系统在复杂环境中遇到的动态和静态目标并存问题，能够利用毫米波雷达多普勒信息并结合无人系统平台速率能够可靠地识别动态目标，为后续环境感知提供有效参考。本发明对于无人系统外部环境感知领域具有一定的理论及实际工程意义。
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