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1、统计学舰船交通数据特征分析随着船舶出海数量的增加，出海口船舶交通拥堵日益加剧，为了缓解出海口交通拥堵，需要对船舶交通流量和区域拥堵信息数据进行准确评估和预测[1–2]，结合统计分析结果进行交通流量数据的在线监测，根据监测结果进行交通调度和管制，并指导海洋交通等控制系统进行智能交通调度，在一定程度上能缓解出海口的船舶交通拥堵。研究舰船交通数据的统计特征分析方法，对舰船交通数据进行关联规则性特征提取和挖掘，分析舰船交通数据内部规律性特征，实现相关交通流量预测，从而提高区域的通行能力，受到人们的极大重视。1交
2、通网络体系结构及舰船交通数据采集为了实现基于现代统计学理论的舰船交通数据特征分析，需要首先构造船舶交通水网阻抗模型，采用Small-World拓扑结构构建交通水网分布式网格结构模型如图1所示。N1,•••,NnL1,•••,LnPmin1,•••,Pminn在图1所示的船舶交通网络拓扑结构模型中，不同的区域之间的水域的船舶交通通行负载按照Small-World结构拓扑，假定当前交通水网区域及相邻路口的船舶的数目为n，船舶通行过程中采集的流量序列为，它们的拥挤系数与负载性能分别为和，在区域阻抗模型下交通流
3、调度问题是线性规划问题一种。分析测量节点Ai运往目标Bj的区域行程时间，得到舰船交通数据统计分析的可靠度连接函数问题数学表达如下：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可见，通过上述函数构造，将舰船交通数据的特征分析问题转换为一个求区域阻抗的平衡问题，当区域自由走行时间，考虑区域行程时间相关性，进行舰船交通数据特征
4、提取和交通流调度，提高区域的负载能力。2舰船交通数据的统计特征分析22.1特征提取在根据区域和入海交叉口构造交通网络体系结构的基础上，采集的舰船交通数据有交通流量数据、行程时间、行驶船舶频次，以此作为控制约束参量[3]，进行舰船交通数据特征提取，本文提出一种基于现代统计学理论的舰船交通数据特征分析方法，采用如图2所示的一种简化的交通网络模型进行舰船交通数据的统计自回归分析。Xij(i=1,2•••,m;j=1,2,•••,n)根据图2所示的简化的交通网络模型，得到交通流量数据和行程时间的任一组变量的值，
5、将区域的通行负载和交叉口看成一个基本单元，使其满足约束条件：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在区域船舶自由走行时间满足倍的概率条件下可靠，根据置信度条件，采用Sigma检验准则进行交通通行畅通度的可靠性评价，根据概率计算理论[4]，当舰船交通数据的关联分布特征使目标函数S=值最小，即区域的畅通度达到最优，交通流达到平衡。2.2舰船交通数据
6、现代统计特征分析x(k)x(k)假设输入舰船交通数据统计特征分析模型中的流量比特序列为一组自适应调频序列，运用两阶段法构建Copula模型，y（k）为舰船交通数据信号经过二阶格型滤波和抽样判决均衡处理后的输出，对舰船交通数据在不低于奈奎斯特速率取样，采用最小均方（LMS）算法得到舰船交通数据点落在中检测准确概率，由随机梯度概率密度模型进行舰船交通数据的干扰抵消，采用极大似然估计法进行统计特征提取。以交通通行的行程时间、行驶船舶频次为约束自变量，采用自回归分析模型进行舰船交通数据的统计特征分析，构造水网分
7、布式可靠度的连接函数，根据路径的行程时间可靠性评价，得到在相邻的2个统计时间段t0和tj内，区域和入海交叉口的负载量为Lt，则路径自由行程下，下式成立：t0=L0−LtPmin0=Lj+LtPmint=tj，(4)在实际交通网络拓扑，采用现代统计的置信度回归分析模型，对Lt求解最优解集，可得：Lt=L0Pminj−LjPmin0Pmin0+Pminj。(5)αRk=p(t0k3仿真实验与结果分析为了测试本文方法在实现舰船交通数据特征分析中的应用性能，进行仿真实验，采用Netlogo建立仿真场景，得到交通
8、场景模型如图3所示。在图3所示的交通场景中，在180交叉口和200交叉口条件下进行舰船交通数据特征分析，对交通行程时间数据进行统计分析，得到结果如图4所示。ˆχ2ˆχ24结语本文提出一种基于现代统计学理论的舰船交通数据特征分析方法，根据概率计算理论，进行交通调度平衡设计，研究表明，本文方法进行舰船交通数据统计特征分析可靠准确。22
