導(dǎo)語(yǔ)：統(tǒng)計(jì)學(xué)艦船交通數(shù)據(jù)特征分析一文來(lái)源于網(wǎng)友上傳，不代表本站觀點(diǎn)，若需要原創(chuàng)文章可咨詢(xún)客服老師，歡迎參考。

隨著船舶出海數(shù)量的增加，出海口船舶交通擁堵日益加劇，為了緩解出海通擁堵，需要對(duì)船舶交通流量和區(qū)域擁堵信息數(shù)據(jù)進(jìn)行準(zhǔn)確評(píng)估和預(yù)測(cè)[1–2]，結(jié)合統(tǒng)計(jì)分析結(jié)果進(jìn)行交通流量數(shù)據(jù)的在線監(jiān)測(cè)，根據(jù)監(jiān)測(cè)結(jié)果進(jìn)行交通調(diào)度和管制，并指導(dǎo)海洋交通等控制系統(tǒng)進(jìn)行智能交通調(diào)度，在一定程度上能緩解出?？诘拇敖煌〒矶隆Ｑ芯颗灤煌〝?shù)據(jù)的統(tǒng)計(jì)特征分析方法，對(duì)艦船交通數(shù)據(jù)進(jìn)行關(guān)聯(lián)規(guī)則性特征提取和挖掘，分析艦船交通數(shù)據(jù)內(nèi)部規(guī)律性特征，實(shí)現(xiàn)相關(guān)交通流量預(yù)測(cè)，從而提高區(qū)域的通行能力，受到人們的極大重視。

1交通網(wǎng)絡(luò)體系結(jié)構(gòu)及艦船交通數(shù)據(jù)采集

為了實(shí)現(xiàn)基于現(xiàn)代統(tǒng)計(jì)學(xué)理論的艦船交通數(shù)據(jù)特征分析，需要首先構(gòu)造船舶交通水網(wǎng)阻抗模型，采用Small-World拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)構(gòu)建交通水網(wǎng)分布式網(wǎng)格結(jié)構(gòu)模型如圖1所示。N1,•••,NnL1,•••,LnPmin1,•••,Pminn在圖1所示的船舶交通網(wǎng)絡(luò)拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)模型中，不同的區(qū)域之間的水域的船舶交通通行負(fù)載按照Small-World結(jié)構(gòu)拓?fù)?，假定?dāng)前交通水網(wǎng)區(qū)域及相鄰路口的船舶的數(shù)目為n，船舶通行過(guò)程中采集的流量序列為，它們的擁擠系數(shù)與負(fù)載性能分別為和，在區(qū)域阻抗模型下交通流調(diào)度問(wèn)題是線性規(guī)劃問(wèn)題一種。分析測(cè)量節(jié)點(diǎn)Ai運(yùn)往目標(biāo)Bj的區(qū)域行程時(shí)間，得到艦船交通數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)分析的可靠度連接函數(shù)問(wèn)題數(shù)學(xué)表達(dá)如下：min(f)=m∑i=1n∑j=1CijXij，(1)m∑j=1Xij=ai,i=1,2•••m，m∑i=1Xij=bi,j=1,2•••n，Xij⩾0,i=1,2•••m,j=1,2•••n。(2)m∑i=1ai>n∑j=1bj可見(jiàn)，通過(guò)上述函數(shù)構(gòu)造，將艦船交通數(shù)據(jù)的特征分析問(wèn)題轉(zhuǎn)換為一個(gè)求區(qū)域阻抗的平衡問(wèn)題，當(dāng)區(qū)域自由走行時(shí)間，考慮區(qū)域行程時(shí)間相關(guān)性，進(jìn)行艦船交通數(shù)據(jù)特征提取和交通流調(diào)度，提高區(qū)域的負(fù)載能力。

2艦船交通數(shù)據(jù)的統(tǒng)計(jì)特征分析

2.1特征提取在根據(jù)區(qū)域和入海交叉口構(gòu)造交通網(wǎng)絡(luò)體系結(jié)構(gòu)的基礎(chǔ)上，采集的艦船交通數(shù)據(jù)有交通流量數(shù)據(jù)、行程時(shí)間、行駛船舶頻次，以此作為控制約束參量[3]，進(jìn)行艦船交通數(shù)據(jù)特征提取，本文提出一種基于現(xiàn)代統(tǒng)計(jì)學(xué)理論的艦船交通數(shù)據(jù)特征分析方法，采用如圖2所示的一種簡(jiǎn)化的交通網(wǎng)絡(luò)模型進(jìn)行艦船交通數(shù)據(jù)的統(tǒng)計(jì)自回歸分析。Xij(i=1,2•••,m;j=1,2,•••,n)根據(jù)圖2所示的簡(jiǎn)化的交通網(wǎng)絡(luò)模型，得到交通流量數(shù)據(jù)和行程時(shí)間的任一組變量的值，將區(qū)域的通行負(fù)載和交叉口看成一個(gè)基本單元，使其滿(mǎn)足約束條件：n∑j=1xij⩽ai，(i=1,2,•••m)，n∑i=1xij=bj，(j=1,2,•••n)，xij⩾0，(i=1,2,•••m;j=1,2,•••n)。(3)λn∑j=1m∑i=1CijXij在區(qū)域船舶自由走行時(shí)間滿(mǎn)足倍的概率條件下可靠，根據(jù)置信度條件，采用Sigma檢驗(yàn)準(zhǔn)則進(jìn)行交通通行暢通度的可靠性評(píng)價(jià)，根據(jù)概率計(jì)算理論[4]，當(dāng)艦船交通數(shù)據(jù)的關(guān)聯(lián)分布特征使目標(biāo)函數(shù)S=值最小，即區(qū)域的暢通度達(dá)到最優(yōu)，交通流達(dá)到平衡。2.2艦船交通數(shù)據(jù)現(xiàn)代統(tǒng)計(jì)特征分析x(k)x(k)假設(shè)輸入艦船交通數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)特征分析模型中的流量比特序列為一組自適應(yīng)調(diào)頻序列，運(yùn)用兩階段法構(gòu)建Copula模型，y（k）為艦船交通數(shù)據(jù)信號(hào)經(jīng)過(guò)二階格型濾波和抽樣判決均衡處理后的輸出，對(duì)艦船交通數(shù)據(jù)在不低于奈奎斯特速率取樣，采用最小均方（LMS）算法得到艦船交通數(shù)據(jù)點(diǎn)落在中檢測(cè)準(zhǔn)確概率，由隨機(jī)梯度概率密度模型進(jìn)行艦船交通數(shù)據(jù)的干擾抵消，采用極大似然估計(jì)法進(jìn)行統(tǒng)計(jì)特征提取。以交通通行的行程時(shí)間、行駛船舶頻次為約束自變量，采用自回歸分析模型進(jìn)行艦船交通數(shù)據(jù)的統(tǒng)計(jì)特征分析，構(gòu)造水網(wǎng)分布式可靠度的連接函數(shù)，根據(jù)路徑的行程時(shí)間可靠性評(píng)價(jià)，得到在相鄰的2個(gè)統(tǒng)計(jì)時(shí)間段t0和tj內(nèi)，區(qū)域和入海交叉口的負(fù)載量為L(zhǎng)t，則路徑自由行程下，下式成立：t0=L0−LtPmin0=Lj+LtPmint=tj，(4)在實(shí)際交通網(wǎng)絡(luò)拓?fù)?，采用現(xiàn)代統(tǒng)計(jì)的置信度回歸分析模型，對(duì)Lt求解最優(yōu)解集，可得：Lt=L0Pminj−LjPmin0Pmin0+Pminj。(5)αRk=p(t0k<Tk<λt0k)Rkt0kλ在交通網(wǎng)絡(luò)的最小割集中，自由行程時(shí)間倍的概率為，為艦船交通數(shù)據(jù)測(cè)量節(jié)點(diǎn)k中通行的船舶頻次，為路徑k的交通網(wǎng)絡(luò)最小路集，為一常數(shù)，以行程時(shí)間可靠度為約束條件，進(jìn)行統(tǒng)計(jì)分析，由此實(shí)現(xiàn)艦船交通數(shù)據(jù)的特征分析。

3仿真實(shí)驗(yàn)與結(jié)果分析

為了測(cè)試本文方法在實(shí)現(xiàn)艦船交通數(shù)據(jù)特征分析中的應(yīng)用性能，進(jìn)行仿真實(shí)驗(yàn)，采用Netlogo建立仿真場(chǎng)景，得到交通場(chǎng)景模型如圖3所示。在圖3所示的交通場(chǎng)景中，在180交叉口和200交叉口條件下進(jìn)行艦船交通數(shù)據(jù)特征分析，對(duì)交通行程時(shí)間數(shù)據(jù)進(jìn)行統(tǒng)計(jì)分析，得到結(jié)果如圖4所示。ˆχ2ˆχ2<χ20.05(k−r−1)分析圖4結(jié)果得知，船舶交通行程時(shí)間分布的值滿(mǎn)足，各區(qū)域船舶交通流量隨著λ的增加而顯著增加，采用本文方法進(jìn)行艦船交通數(shù)據(jù)特征分析能準(zhǔn)確預(yù)測(cè)交通流量信息，數(shù)據(jù)擬合性能較好，能實(shí)現(xiàn)對(duì)船舶交通流量和區(qū)域擁堵的準(zhǔn)確預(yù)測(cè)評(píng)估，從而指導(dǎo)船舶交通調(diào)度和決策。

4結(jié)語(yǔ)

本文提出一種基于現(xiàn)代統(tǒng)計(jì)學(xué)理論的艦船交通數(shù)據(jù)特征分析方法，根據(jù)概率計(jì)算理論，進(jìn)行交通調(diào)度平衡設(shè)計(jì)，研究表明，本文方法進(jìn)行艦船交通數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)特征分析可靠準(zhǔn)確。

作者:魯曉麗 趙澤旭 史英杰 單位:海南熱帶海洋學(xué)院