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申请/专利权人：中国水产科学研究院东海水产研究所

摘要：本发明涉及一种船舶碰撞风险分析方法，包括以下步骤：根据已知类型船舶的AIS动态数据，构建能够根据AIS动态数据判断船舶类型的神经网络预测模型；对目标海域进行网格划分；遍历所述目标海域中的所有网格，根据所述神经网络预测模型，分别计算出各个网格中不同类型船舶的碰撞要素；将各个网格内的碰撞要素做加权线性叠加，得到各个网格的不同类型船舶的碰撞风险量化值；叠加预设时间内所述各个网格的不同类型船舶的碰撞风险量化值，按照等距离划分法将各个网格内的不同类型船舶的碰撞风险划分为若干等级，并在地图中以热力图的形式进行风险等级可视化。本发明能够根据AIS船位数据分析出目标海域内的船舶碰撞风险等级。

主权项：1.一种船舶碰撞风险分析方法，其特征在于，包括以下步骤：1根据已知类型船舶的AIS动态数据，构建能够根据AIS动态数据判断船舶类型的神经网络预测模型；具体为：根据已知类型船舶的AIS动态数据计算出船舶航向极差、航向标准差和航向积分，并将所述船舶航向极差、航向标准差和航向积分作为神经网络的输入，训练所述神经网络，训练完成后得到所述能够根据AIS动态数据判断船舶类型的神经网络预测模型；其中，所述船舶航向极差R＝Cmax-Cmin，所述航向标准差所述航向积分Cmax表示航向最大值，Cmin表示航向最小值，N表示单位时间段内的样本数量，Ci表示第i个样本的航向值，μ表示单位时间段内所有样本的航向平均值，Ti+1-Ti表示两个连续样本之间的距离；2对目标海域进行网格划分，通过计算格网的编码值，其中，v为编码值，m表示经度值，n表示纬度值，mmin表示所述目标海域中的最小经度值，nmin表示所述目标海域中的最小纬度值，l＝mmax-mmink+1表示网格每行的长度值，mmax表示所述目标海域中的最大经度值，k表示网格划分的精度；3遍历所述目标海域中的所有网格，根据所述神经网络预测模型，分别计算出各个网格中不同类型船舶的碰撞要素；所述碰撞要素包括船舶分布密度、船舶平均航速、船舶平均航向变化率；其中，船舶分布密度船舶平均航速船舶平均航向变化率a表示单位时间段某个网格内AIS接收到的数据量，s表示网格的球面面积，vi表示第i个点的航速，b表示单位时间段某个网格内船舶数量，c表示某艘船舶在该时间段内包含的记录条数，θi,j表示第i艘船舶的第j条记录的航向值；4将各个网格内的碰撞要素做加权线性叠加，得到各个网格的不同类型船舶的碰撞风险量化值；5叠加预设时间内所述各个网格的不同类型船舶的碰撞风险量化值，按照等距离划分法将各个网格内的不同类型船舶的碰撞风险划分为若干等级，并在地图中以热力图的形式进行风险等级可视化。

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