恭喜烟台港轮驳有限公司杨德豹获国家专利权
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龙图腾网恭喜烟台港轮驳有限公司申请的专利基于大数据分析的船舶航行路径智能优化方法及系统获国家发明授权专利权,本发明授权专利权由国家知识产权局授予,授权公告号为:CN119336037B 。
龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-04-25发布的发明授权授权公告中获悉:该发明授权的专利申请号/专利号为:202411884938.4,技术领域涉及:G05D1/43;该发明授权基于大数据分析的船舶航行路径智能优化方法及系统是由杨德豹;朱国臣;王汝兵;于云兵;王永启;鲁晓亮;李军;曲晓雨;孙维海;于洪涛设计研发完成,并于2024-12-20向国家知识产权局提交的专利申请。
本基于大数据分析的船舶航行路径智能优化方法及系统在说明书摘要公布了:本发明提供基于大数据分析的船舶航行路径智能优化方法及系统,属于路径优化领域;解决了航线择优效率低的问题;具体如下:步骤S1:获取船舶的订单信息和船体信息;步骤S2:构建油耗函数;根据订单信息和航线数据筛选目标航线;根据目标航线、船体信息和油耗函数,确定船舶的航行速度;步骤S3:获取航行数据;根据船体信息和航行数据计算临界风速,并判断风速是否安全;若安全,则调整船舶的航行速度;若不安全,则调整船舶的航行状态;步骤S4:实时获取船舶的航行位置,直至船舶行至终点;本发明通过对船舶数据和航线数据进行获取、处理和分析,为船舶选择航线,并实时监测和调整船舶的航行状态,使船舶安稳抵达目的地。
本发明授权基于大数据分析的船舶航行路径智能优化方法及系统在权利要求书中公布了:1.基于大数据分析的船舶航行路径智能优化方法,其特征在于,所述方法包括:步骤S1:获取船舶的订单信息和船体信息;订单信息包括:出发港口、终点港口、出发时间、截止时间和货物重量;船体信息包括:船舶重量、船体宽度、船舶发动机的比油率和船舶的燃油舱容量;步骤S2:获取船舶的历史订单信息,根据历史订单信息构建航运距离—货物重量—油耗的关系函数,得到油耗函数;根据订单信息,获取通往终点港口的航线,作为备选航线;获取每条备选航线上的港口数量、港口位置、港口收费价格和总航线距离,得到航线数据;获取由出发时间到截止时间的历史气象数据,根据历史气象数据分析每条备选航线受天气的影响速度,再结合航线数据筛选备选航线,得到目标航线;根据目标航线、船体信息和油耗函数,确定船舶的初始航行速度;步骤S3:获取船舶在目标航线上的航行速度、船体垂直倾斜角度、船体的迎风面积、风速和风向,作为航行数据;根据船体信息和航行数据计算船舶发生侧翻的临界风速,根据临界风速判断风速是否安全;若安全,则根据风速和风向调整船舶的航行速度;若不安全,则根据风速调整船舶的航行状态;步骤S4:实时获取船舶在目标航线的航行位置,并判断目标航线是否发生自然灾害或非自然灾害;若发生,则以距离航行位置最近的港口为出发港口,重新执行步骤S2~步骤S3为船舶变换航线;若未发生,则继续监测;所述步骤S2的具体步骤如下:步骤S21:将订单信息中的出发时间记作tbe,截止时间记作ten,货物重量记作wfr;将船舶发动机的比油率记作sor,燃油舱容量记作lob;步骤S22:获取船舶已完成的订单信息,作为历史订单信息;统计历史订单信息的数量,记作or;获取第1个历史订单信息对应的航运距离记作hl(1),货物重量记作hw(1),耗油量记作hr(1);第2个历史订单信息对应的航运距离记作hl(2),货物重量记作hw(2),耗油量记作hr(2);以此类推,第or个历史订单信息对应的航运距离记作hl(or),货物重量记作hw(or),耗油量记作hr(or);步骤S23:根据步骤S22中的数据构建航运距离—货物重量—油耗的关系函数,得到油耗函数;根据油耗函数、货物重量和燃油舱容量计算最短航线距离,记作le;步骤S24:获取由出发港口通往终点港口的全部航线,作为备选航线;统计备选航线的个数,记作sr;获取第1条备选航线的收费价格记作pr(1),航线距离记作ls(1);第2条备选航线的收费价格记作pr(2),航线距离记作ls(2);以此类推,第sr条备选航线的收费价格记作pr(sr),航线距离记作ls(sr);以出发时间到截止时间的时间段为标准时间段;在近三年的标准时间段内判断海上是否出现飓风;若未出现,则直接根据航线数据,筛选目标航线,进入步骤S25;若出现,则获取近三年在标准时间段内海上的飓风数据,作为历史气象数据;结合历史气象数据和航线数据,筛选目标航线,进入步骤S26;步骤S25:在近三年的标准时间段内,海上未出现飓风;定义备选航线一次优先系数的计算式1-1和计算式1-2;计算式1-1:ff(i)=|(ls(i)le)-1|×pr(i),ls(i)≤le;计算式1-2:ff(i)=(ls(i)le)×pr(i),ls(i)>le;其中,ff(i)表示第i条备选航线的一次优先系数;pr(i)和ls(i),分别表示第i条备选航线的收费价格和航线距离;i的取值范围为:1~sr;将第1至第sr条备选航线对应的收费价格pr(1)~pr(sr)和航线距离ls(1)~ls(sr)代入计算式1-1或计算式1-2中,计算第1至第sr条备选航线的一次优先系数,得到ff(1)、ff(2)~ff(sr);其中,ff(1)表示第1条备选航线的一次优先系数;ff(2)表示第2条备选航线的一次优先系数;以此类推,ff(sr)表示第sr条备选航线的一次优先系数;提取ff(1)~ff(sr)中的最小值,记作fl;以一次优先系数为fl的备选航线为目标航线;步骤S26:在近三年的标准时间段内,海上出现飓风;获取在标准时间段内,近三年海上飓风的最大半径和最大风速,作为历史气象数据;第三年,飓风的最大半径记作rm(3),最大风速vm(3);第二年,飓风的最大半径记作rm(2),最大风速vm(2);第一年,飓风的最大半径记作rm(1),最大风速vm(1);根据历史气象数据分析每条备选航线受天气的影响速度,再结合航线数据筛选备选航线,得到目标航线;步骤S27:获取目标航线的航线距离,记作lso;lso∈{ls(1),ls(2)~ls(sr)};将lso作为xl,将wfr作为yw,反向代入油耗函数中,得到船舶的理想耗油量,记作go;计算船舶的初始航线速度,记作vo;vo的计算式为: ;将目标航线和初始航线速度进行反馈,并进入步骤S3。
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