CN106156428A - 一种基于样本分析的船舶交通流模拟生成方法 - Google Patents

Abstract

本发明公开了一种基于样本分析的船舶交通流模拟生成方法，其特征在于，包括如下步骤：初始化仿真系统内的船舶交通流永久实体并建立对应的航道网络模型；根据港口历史交通流数据，基于样本分析的随机数生成算法初始化仿真系统内的船舶交通流船舶实体并配置每一船舶交通流船舶实体所对应的初始化属性；创建船舶交通流永久实体与船舶交通流船舶实体的仿真关系，并以每一船舶交通流船舶实体驶入下一段航道或锚地或泊位为船舶事件，确定仿真过程中每一次推进步长，以生成船舶安排进出港仿真进程。本发明能够实现任意港口、任意时间跨度的船舶交通流模拟生成过程，其通过计算机自动模拟出更符合真实交通流规律的仿真交通流，对应的通用性更强。

Description

一种基于样本分析的船舶交通流模拟生成方法

技术领域

本发明涉及计算机数据处理与船舶交通仿真应用领域，具体涉及了一种基于港口历史交通流样本数据分析的仿真交通流的模拟生成方法。

背景技术

船舶交通流模拟是船舶交通仿真领域中一个基础研究部分，从日本学者提出宏观仿真模型、微观仿真模型以及大连海事大学方祥麟提出微-宏观模型之后，对于交通流模拟的相关研究也都建立在上述模型基础之上，包括Okuyama对日本水域中船舶交通流的分析、Montewka对芬兰湾船舶交通流的模拟、刘敬贤对天津港主航道船舶流量的统计、余劲对西江航道船舶交通流概率分布特性的研究以及李晓松建立的船舶交通流数学模型等等。在船舶交通系统中，可以将单艘船舶的运动流程划分为进港、锚泊、系泊、移泊、出港等五个子过程，按照船舶进、出港时位于航道不同可以进一步划分进港和出港两个子过程，如果把这些连续的子过程抽象为完成在某一时刻上的非持续性独立事件，用事件流代替船舶运动流程，用活动标识船舶运动状态的改变，用事件中实体的当前属性描述船舶的动态信息，用进程流代替船舶交通流，则船舶交通系统可以视为一个典型的离散事件系统。

离散事件系统指的是一组实体为了达到某些目的，以某些规则相互作用、关联而集合在一起。与连续事件系统不同，离散事件系统所包含的事件在时间上和空间上都是离散的，各事件以某种顺序或条件随机发生，离散事件系统中的一些基本概念如下：

1)实体：指有可区别性且独立存在的某种事物，分为永久实体和临时实体。永久实体是一直驻留在系统中的实体，如航道、泊位、锚地等；临时实体是由系统外部到达系统，只在系统中存在一段时间的实体，如船舶。

2)事件：指引起系统状态发生变化的行为，如船舶靠泊时，泊位由空闲变为占用，在离散事件系统中，事件是某一时刻的瞬间行为。

3)属性：反映实体的某些性质，如船舶的航速、航向，泊位的长度、水深等等。

4)状态：是某一时刻系统内所有实体的属性的集合。

5)活动：表示两个相邻事件之间的过程，标志实体状态的改变，如船舶进港事件发生后的航行活动，船舶系泊事件发生后的装卸活动。

6)进程：描述一个临时实体从进入系统到离开系统的事件、活动依次发生的完整过程，如一艘船舶进港、系泊、出港。

7)仿真时钟：表示系统运行时间在仿真过程中的变化，在离散事件系统中一般采用下次事件时间推进机制，推进步长是随机的，只取决于系统的当前状态和事件发生的条件，如船舶在进港过程中每条航道中航行用时不同，则进港事件的仿真时钟推进步长也不同。

8)统计计数器：统计离散事件系统状态的动态变化过程。

这些相似的基于离散事件仿真的船舶交通流模拟流程主要分为以下几步：

1)调查目标水域内船舶交通流历史情况、实态情况，常用的观测方法有视觉观测、雷达观测、收集AIS数据、收集VTS数据等，采集船名、船舶类型、船长、船宽、船速、船位等交通流参数数据；

2)处理船舶交通流调查数据，统计交通流参数。

2.1)处理船舶交通流调查数据的方法包括点统计法和直方图法，点统计法是使用样本标准差和均值的商作为偏差系数来判断采用哪种分布建立模型，但偏差系数不是确定分布形式的惟一因素。直方图法是目前使用较多的交通流数据处理方法，首先将所有数据划分成k个相邻的等宽离散区间，区间间距，统计落入各个区间中的数据个数，计算各区间所占总数据的比例，以区间个数作为横坐标，以百分比作为纵坐标，做以为底、各区间数据比例为高的矩形，这些矩形排列在一起构成该交通流参数的频率直方图，然后用不同分布的密度函数曲线在形状上作对比，观察哪种分布的密度函数曲线与该频率直方图最相似，选用此分布为该交通流参数建模。

2.2)确定交通流参数的分布之后，估计分布参数。一般选用极大似然估计法，其原理是构造一个联系未知参数和观测数据的似然函数，似然函数的本质是观测数据的概率密度函数。

2.3)对交通流参数的分布函数做非参数假设检验，也就是检验观测数据与理论分布的拟合优度，常用的假设检验方式有检验，如果检验结果对原假设予以拒绝，则需要重新选取分布类型。

3)使用计算机产生符合各个交通流参数分布函数的随机值，按照离散事件仿真规则模拟交通流。

4)对比模拟交通流和真实交通流相应统计指标，评价仿真结果。

这种船舶交通流传统模拟方式在各个学者的相关研究中表明对数据拟合度很高，是目前对交通流各个参数比较理想的建模方式，但这种方式有以下不足：

1)人工参与过程太多，大多数交通流模拟是由实验人员预先根据交通流参数统计数据建立交通流模型后，再导入到计算机中模拟生成交通流。而若船舶交通仿真系统要求交通流模拟整个过程都由计算机自动实现，则这种人工识别转换成计算机识别难度很大。

1.1)直方图可以将数据转换成直观可见的密度函数，但在选取区间间距时没有太好的办法，只能人为主观选取几种不同的值，再从中选取一个能让直方图看起来比较平滑；

1.2)绘制出频率直方图后，需要实验人员观察每一个交通流参数相关调查数据的直方图的形状更接近哪种分布的密度函数曲线，依次选定各个交通流参数的分布函数；

1.3)假设检验结果拒绝原假设后，需要实验人员重新选择交通流参数的分布函数。

2)需要统计的交通流参数太多，对应可选取的分布函数太多，不同港口、不同时间跨度下交通流参数的分布函数以及分布函数的参数都不会相同，计算机内需预先设置每个分布函数的函数模型、极大似然函数数值解算方法、检验解算方法。

2.1)对于每日船舶到达量可以选取泊松分布、二项分布、负二项分布；

2.2)对于船舶到达时间可以选取正态分布、泊松分布；

2.3)对于船舶到达间时距可以选取负指数分布、爱尔兰分布；

2.4)对于泊位服务时间可以选取定长分布、负指数分布、爱尔兰分布；

2.5)对于船舶轨迹分布可以选取正态分布；

2.6)对于船速分布可以选取正态分布、韦布尔分布；

2.7)对于船长、船宽分布可以选取正态分布。

3)不是所有交通流参数都可以用直方图法拟合出分布函数，船舶交通具有很大的随机性，若某个交通流参数的直方图趋势不接近任一分布函数密度函数曲线，则不能确定其分布函数。

4)在用计算机模拟生成交通流时，各个交通流参数互相独立使用，参数之间无联系，这样是不符合真实交通流特征的，如有的研究使用船舶到达时间初始化船舶交通流，但不一定符合船舶到达间时距分布；有的研究使用船舶到达间时距安排船舶到达事件的发生，但不一定符合船舶到达时间的分布；

5)不是每次仿真结果的可信度都满足仿真要求，其原因在于离散事件模型的随机性决定了系统取值的随机性，每次仿真结果只是对系统各随机变量的一次取样，如果仿真结果接近稳态理论值，才能认为仿真结果是精确的、可信的、符合真实交通流规律的。

发明内容

鉴于已有技术存在的缺陷，本发明的目的是要提供一种改进的基于离散事件样本分析的船舶交通流模拟生成方法，该方法能够实现任意港口、任意时间跨度的船舶交通流模拟生成过程，其通过计算机自动模拟出更符合真实交通流规律的仿真交通流，对应的通用性更强。

为了实现上述目的，本发明的技术方案：

一种基于样本分析的船舶交通流模拟生成方法，其特征在于，包括如下步骤：

S1、初始化仿真系统内的船舶交通流永久实体并建立对应的航道网络模型，以确定当前所建立的航道网络模型对应的可用航路集合；

S2、根据港口历史交通流数据，基于样本分析的随机数生成算法初始化仿真系统内的船舶交通流船舶实体并配置每一船舶交通流船舶实体所对应的初始化属性；

S3、创建船舶交通流永久实体与船舶交通流船舶实体的仿真关系，并以每一船舶交通流船舶实体驶入下一段航道或锚地或泊位为船舶事件，确定仿真过程中每一次推进步长，以生成船舶安排进出港仿真进程；所述船舶事件分为航道与航道、航道与锚地、航道与泊位三种类型。

进一步的，作为本发明的优选方案，

所述初始化仿真系统内的船舶交通流永久实体包括如下步骤：

S11、根据港口锚地信息，生成锚地实体，且使得一个锚地实体对应多个泊位实体；

S12、根据港口泊位信息，生成泊位实体，并设定泊位实体初始化为空闲状态；同时基于一个泊位实体仅对应一个锚地实体原则确定每一泊位实体所对应的锚地实体；

S13、根据港口航道信息生成航道实体，并基于所生成的航道实体建立对应的航道网络模型，以确定当前所建立的航道网络模型对应的可用航路集合；所述可用航路的起点是指某一主航道起点或锚地，终点是某一泊位。

进一步的，作为本发明的优选方案，

所述根据港口历史交通流数据，基于样本分析的随机数生成算法初始化仿真系统内的船舶交通流船舶实体包括如下步骤：

S21、基于直方图法对港口历史交通流数据进行分组统计，以获得各交通流参数所对应的分组频率数据，所述交通流参数包括但不限于每日船舶到达量、船舶到达时间、船舶到达间时距、所统计的船舶长度分布规律、所统计的船舶进港轨迹分布规律、所统计的船舶进港船速分布规律、泊位服务时间以及泊位服务船舶数量；

S22、基于交通流参数中每日船舶到达量所对应的分组频率，生成仿真天数M天内每一分组频率对应的每日船舶到达量N₁,N₂,...,N_M，并计算仿真天数M天内船舶总到达量N；

S23、基于交通流参数中船舶到达时间所对应的分组频率，生成24小时制即[0,24]内N个随机数{x₁,x₂,...,x_N}，且各随机数按递增顺序排列；

S24、初始化第i(i＝1,2,...,M-1)天内船舶到达时间，即首先备份当前随机数组合{x₁,x₂,...,x_N'}，N'为当前剩余随机数个数，并从{x₁,x₂,...,x_N'}中随机抽取第k位随机数作为第i天中第j艘船的到达时间，并实时判断是否属于循环限制条件，否则重复上述过程直到第M-1天，并直接按当前剩余随机数{x₁,x₂,...,x_M}的排列顺序安排第M天的船舶到达时间；所述的循环限制条件包括下述任意一种条件：即若N'-k<N_i-j，则重新开始步骤S24或若循环次数超过循环限制值则确认本次随机数不符合要求，转到步骤S23；

S25、基于S24所确认的M天内船舶到达时间计算对应的船舶到达间时距，并确认所计算的船舶到达间时距是否不符合历史交通流船舶到达间时距规律，是则转到步骤S23；

S26、分别基于交通流参数中船长分布规律、船舶进港轨迹分布规律、进港船速分布规律所对应的分组频率，生成与前述各交通流参数一一对应的N个船长、船舶在门线处的起始位置、在门线处的初始航速，并将所生成的各参数随机分配给N艘船，且船宽由船长与船宽之间的经验回归关系式确定；

S27、首先基于历史交通流数据中每个泊位服务船舶数量占总服务数量的比例计算N艘船中分别到达每个泊位的船舶数量，随后基于每个泊位的服务时间的各分组频率生成相应数量的服务时间，最后将泊位与对应的泊位服务时间一起随机分配给N艘船。

所述初始化属性包括每一个船舶实体所对应的船长、到达时间、在门线处的起始经纬度、在门线处的航速、目标泊位、预计系泊作业时间。

进一步的，作为本发明的优选方案，

所述S3仿真步骤包括：

S31、以船舶交通流船舶实体当前起点和目标泊位以及泊位状态从可用航路集合中选择进港航路；

S32、在仿真过程中，使得船舶交通流船舶实体在航道中按照预定船舶航向加入一定的航向偏量进行航行，若所述预定船舶航向为当前航道推荐驶入航向，且所加入的航向偏量为向航道中心线靠拢的航向偏量时，则使用恒向线航法计算到达下一航道的位置信息；且若船舶交通流船舶实体由航道进入锚地时，赋予预定船舶航向和预定船舶航行时间各一个随机变量，以使得船舶锚泊位置不重叠，同时当目标泊位状态变为空闲时，且船舶交通流船舶实体再次进入航道，以当前锚泊位置到下一段航道终点的恒向线方位为船舶航向，船舶航速为进入锚地时的船舶航速；若船舶交通流船舶实体由航道进入泊位时，以当前航道起点到泊位的恒向线方位为船舶航向，且泊位状态变为占用；

S33、确定船舶交通流船舶实体出港航路即在船舶的泊位服务时间过后，在可用航路集合中寻找以主航道起点为起点、以当前泊位为终点、且不进入锚地的可用航路作为出港航路，并使得对应的泊位状态变为空闲；前述船舶交通流船舶实体在出港过程中按当前航道推荐驶出航向加上一个随机航向增量航行，并使用恒向线航法计算到达下一航道的位置信息。

与现有技术相比，本发明的有益效果：

本发明能够实现任意港口、任意时间跨度的船舶交通流模拟生成过程，其通过计算机自动模拟出更符合真实交通流规律的仿真交通流，对应的通用性更强。

附图说明

图1本发明所述生成方法所对应步骤流程图；

图2本发明所述生成方法所建立的某港航道网络模型实例图；

图3本发明所述生成方法所对应实施例船舶到达时间分布对比图；

图4本发明所述生成方法所对应实施例船舶到达间时距分布对比图；

图5本发明所述生成方法所对应实施例船长分布对比图；

图6本发明所述生成方法所对应实施例船速分布对比图；

图7本发明所述生成方法所对应实施例历史交通流和仿真交通流轨迹对比效果图。

具体实施方式

为了使本发明的目的、技术方案及优点更加清楚明白，以下结合附图，对本发明进行进一步详细说明。

本发明的设计要点之一是在初始化船舶实体过程中，本发明使用一种基于样本分析的随机数生成算法生成符合历史交通流各个参数分布规律的仿真交通流参数，其具体原理为：

在数理统计学中，总体是指研究对象的某项数量指标所有可能取值组成的集合，总体的任何一个子集合即样本，样本和总体具有同分布性；因而在调查船舶交通流数据时，不论统计哪个交通流参数，都可以将某个港口的所有历史船舶交通流看作一个总体，港口每日的船舶交通流看作一个样本，尽管我们无法得到某一港口中船舶交通流中所有数据，只能使用各种观测方法得到的船舶交通流部分数据，但是在船舶交通流总体中抽取多个样本，然后利用统计原理和方法对这些数据进行分析，分析出来的数据结果也就是样本的结果，之后用样本结果推断总体的情况，所抽取的样本越多，越接近总体的实际分布规律，样本的频率分布和总体的概率分布之间的差距越小。

因此，可以使用计算机直接模拟出一组随机数，使该随机数按照样本数据分组方式计算后各分组的频率分布近似符合该足够大的样本的各分组频率分布，即我们可以认为该随机数符合总体的分布规律。

即对于一个足够大的样本X中的交通流某一个参数的调查数据，其范围是[a,b]，各个分组的频数、频率分别是N_i、P_i(i＝1,2,3...)，其频率误差为t，t是一个经验值，由于在抽样调查实践中，通常认为调查100个样本的抽样误差为±10％，500个样本的抽样误差为±5％，1200个样本时的抽样误差为±3％，因此可以说频率误差的设立是使仿真结果近似符合该足够大的样本的分布规律，而又不完全一致；

依据上述说明，生成N个符合该足够大的样本X的分布规律的随机数算法如下：

1)生成[a,b]内N'个均匀随机数(初始条件N'＝N)；

2)按照样本X中分组方式分别计算该组随机数各个分组的频数n_i、频率p_i；

3)若某分组的频率满足则随机删除该分组内个随机数；

4)计算需重新生成的随机数个数；

5)重复上述步骤1-4直至N'＝0；

则最终得到的随机数在各分组的频率会满足：

$\left\{\begin{array}{cc}(1-t)\&times;P_i<p_i<(1+t)\&times;P_i& P_i>\frac{1}{N}\\ p_i=0,\frac{1}{N}& P_i\&le;\frac{1}{N}\end{array}\right.,i=1,2,3...$

基于上述设计原理，本发明所述的船舶交通流模拟生成方法，在遵循离散事件仿真原理的条件下，如图1所示，其对应的具体实施流程如下：

S1、首先遵循离散事件仿真原理，初始化仿真系统内的船舶交通流永久实体并建立对应的航道网络模型，以确定当前所建立的航道网络模型对应的可用航路集合进而建立泊位、锚地、航道三者之间的联系；所述船舶交通流永久实体包括但不限于泊位、锚地、航道等；

S11、首先初始化系统内的船舶交通流永久实体：

根据港口锚地信息，生成锚地实体，一个锚地实体对应多个泊位实体；

根据港口泊位信息，生成泊位实体，且泊位实体初始化为空闲状态，确定与之对应的锚地实体，一个泊位实体仅对应一个锚地实体；

根据港口航道信息，生成航道实体；具体的，在本申请实施例提供的方法中，所述航道实体的属性有单向航道、双向航道、复合航道三种且各类型的航道可分为与主航道起点相连的航道、与锚地相连的航道、与泊位相连的航道以及普通航道四种类型，具体由系统中的实际仿真需要选择；

基于所生成的航道实体建立对应的航道网络模型，以找出对应的可用航路集合，所述可用航路的起点设置为主航道起点或锚地，终点设置为泊位，优选的从所指定的起点到所指定的终点的可用航路按是否进入与泊位对应的锚地分为两种，视终点泊位是否空闲进行选择；如图2所示的对某港船舶交通流永久实体进行初始化所对应的实施例，在其所建立的航道网络模型中，共有1个锚地、14个泊位、1条与主航道相连的航道即航道1#、2条与锚地相连的航道即航道6#、7#、14条与泊位相连的航道即航道8#-21#以及4条普通航道即航道2#-5#，则可以确定对应的可用航路集合即从主航道起点到泊位共有28条可用航路。

S2、根据港口历史交通流数据，基于样本分析的随机数生成算法初始化仿真系统内的船舶交通流船舶实体并配置每一船舶交通流船舶实体所对应的初始化属性；所述S2需要保证生成符合各种交通流参数的统计特性的随机数，并且保证船舶到达时间和到达间时距均能符合历史交通流规律，具体的：

S21、基于直方图法对港口历史交通流数据进行分组统计，以获得各交通流参数所对应的分组频率数据，所述交通流参数包括但不限于每日船舶到达量、船舶到达时间、船舶到达间时距、船舶长度分布规律、船舶进港轨迹分布规律、进港船速分布规律、泊位服务时间以及泊位服务船舶数量；优选的可见如下表1所示的交通流参数定义及分组组距所对应的实施例，

表1交通流参数定义及分组组距实例表

S22、基于交通流参数中每日船舶到达量所对应的分组频率，生成仿真天数M天内每一分组频率对应的每日船舶到达量N₁,N₂,...,N_M，并计算仿真天数M天内船舶总到达量N；

S23、基于交通流参数中船舶到达时间所对应的分组频率，生成24小时制即[0,24]内N个随机数{x₁,x₂,...,x_N}，且各随机数按递增顺序排列，其中分组组距为1h；

S24、初始化第i(i＝1,2,...,M-1)天内船舶到达时间，即首先备份当前随机数组合{x₁,x₂,...,x_N'}，N'为当前剩余随机数个数，并从{x₁,x₂,...,x_N'}中随机抽取第k位随机数作为第i天中第j艘船的到达时间并实时判断是否属于循环限制条件，否则重复上述过程直到第M-1天且第M天直接按当前剩余随机数{x₁,x₂,...,x_M}的顺序安排其对应的船舶到达时间；

优选的，所述的循环限制条件包括：若N'-k<N_i-j，则重新开始步骤S24或若循环次数超过循环限制值则确认本次随机数不符合要求，转到步骤S23；所述循环限制值R优选 R>10000×N；

S25、基于S24所确认的M天内船舶到达时间计算船舶到达间时距，并确认所计算的船舶到达间时距是否不符合历史交通流船舶到达间时距规律，是则转到步骤S23；其中舶到达间时距是指前后两艘船舶通过同一门线的时间间隔，其一般是根据历史交通流统计出来的，对于不同港口或不同时间段内间时距的分布是不同的；具体过程首先按照历史交通流已经统计好每日船舶到达数量、船舶到达时间、船舶到达间时距，按历史每日船舶到达数量的分组规律生成M天的仿真每日船舶到达数量以及到达总数N，然后生成N个仿真船舶到达时间，按M天中的每一天不放回式地抽取仿真船舶到达时间，使得最终排列好的仿真到达时间符合历史船舶到达时间和历史船舶到达间时距的分组频率，若不符合，则按不同条件重复S23或S24；基于上述过程以及如图3、图4所示，某港仿真交通流的船舶到达时间和间时距分布趋势接近历史交通流相应参数分布趋势；

S26、分别基于交通流参数中船长分布规律、船舶进港轨迹分布规律、进港船速分布规律所对应的分组频率，生成各自对应的N个船长、船舶在门线处的起始位置、在门线处的初始航速，并将所生成的各参数随机分配给N艘船，船宽由船长与船宽之间的经验回归关系式确定，至于具体采用何种经验回归关系式则由使用者按照仿真需要自行设定；具体实例如图5、图6所示，某港仿真船舶交通流的船长和在门线处的船速分布趋势也接近历史交通流相应参数的分布趋势；

S27、首先基于历史交通流数据中每个泊位服务船舶数量占总服务数量的比例计算N艘船中分别到达每个泊位的船舶数量，随后基于每个泊位的服务时间的各分组频率生成相应数量的服务时间，最后将泊位与对应的泊位服务时间一起随机分配给N艘船；

优选的可见如下表2所示的某港各泊位服务船舶数量百分比和平均服务时间表所对应的实施例，由表2可见某港中泊位1#中历史服务时间原始数据极差过大，导致平均服务时间远大于仿真平均服务时间，其余泊位中的仿真交通流和历史交通流的服务船舶数量百分比和平均服务时间相差不大

表2某港各泊位服务船舶数量百分比和平均服务时间

在仿真过程中还包括对于每一个船舶实体进行属性初始化设定，所述初始化属性包括每一个船舶实体所对应的船长、到达时间、在门线处的起始经纬度、在门线处的航速、目标泊位、预计系泊作业时间。

S3、创建船舶交通流永久实体与船舶交通流船舶实体的仿真关系，仿真时钟开始运行时以每一船舶交通流船舶实体驶入下一段航道或锚地或泊位为船舶事件，确定仿真过程中每一次推进步长，以生成对N艘船舶安排进出港仿真进程；所述船舶事件分为航道与航道、航道与锚地、航道与泊位三种类型。

所述S3仿真步骤包括：

S31、以船舶交通流船舶实体当前起点和目标泊位以及泊位状态从可用航路集合中选择进港航路；

S32、在仿真过程中，若船舶交通流船舶实体在航道中按预设航向即当前航道推荐驶入航向加上往航道中心线靠拢的航向偏量航行时，则使用恒向线航法计算到达下一航道的位置，优选的航速降为当前航速的80％；若船舶交通流船舶实体由航道进入锚地时，赋予航向和航行时间各一个随机变化量，使船舶锚泊位置不重叠，当目标泊位状态变为空闲时，船舶再次进入航道，以当前锚泊位置到下一段航道终点的恒向线方位为航向，航速为进入锚地时的航速；若船舶交通流船舶实体由航道进入泊位时，以当前航道起点到泊位的恒向线方位为航向，泊位状态变为占用；所述航道推荐驶入航向即航道指向港口方向的航道中心线的方位角，但实际中船舶在航道中的航向是不同的，为了在本发明中的交通流宏观模拟中更贴近这一真实情况，对仿真的船舶航向均加入一定的航向偏量；恒向线航法是指的是船舶按恒向线航行，其中恒向线在海图中表现为直线，在地球表面上是与经线处处保持角度相等的曲线；

S33、确定船舶交通流船舶实体出港航路即在船舶的泊位服务时间过后，在可用航路集合中寻找以主航道起点为起点、以当前泊位为终点、且不进入锚地的可用航路作为出港航路，并对应的泊位状态变为空闲，优选的离开泊位初始航速设为2kn；具体的，在本申请实施例提供的方法中，船舶交通流船舶实体在出港过程中按当前航道推荐驶出航向加上一个随机航向增量航行，并使用恒向线航法计算到达下一航道的位置，航速提为当前航速的150％。

优选的，当所有进程运行完毕，将所有泊位实体状态变为空闲，所有船舶实体退出仿真系统，仿真时钟停止，仿真结束；如图7所示效果图，其中图7a为历史交通流轨迹图，图7b为仿真交通流轨迹图；尽管本方法属于宏观模拟，未考虑船舶微观运动，船舶轨迹较生硬，但是其根据航道网络模型航行的仿真船舶交通流基本符合历史交通流轨迹，符合仿真需求。

以上所述，仅为本发明较佳的具体实施方式，但本发明的保护范围并不局限于此，任何熟悉本技术领域的技术人员在本发明揭露的技术范围内，根据本发明的技术方案及其发明构思加以等同替换或改变，都应涵盖在本发明的保护范围之内。

Claims (6)

1.一种基于样本分析的船舶交通流模拟生成方法，其特征在于，包括如下步骤：

S1、初始化仿真系统内的船舶交通流永久实体并建立对应的航道网络模型，以确定当前所建立的航道网络模型对应的可用航路集合；

S2、根据港口历史交通流数据，基于样本分析的随机数生成算法初始化仿真系统内的船舶交通流船舶实体并配置每一船舶交通流船舶实体所对应的初始化属性；

S3、创建船舶交通流永久实体与船舶交通流船舶实体的仿真关系，并以每一船舶交通流船舶实体驶入下一段航道或锚地或泊位为船舶事件，确定仿真过程中每一次推进步长，以生成每一船舶交通流船舶实体所对应的安排进港、出港仿真进程；所述船舶事件分为航道与航道、航道与锚地、航道与泊位三种类型。

2.根据权利要求1所述的基于样本分析的船舶交通流模拟生成方法，其特征在于：

所述初始化仿真系统内的船舶交通流永久实体包括如下步骤：

S11、根据港口锚地信息，生成锚地实体，且使得一个锚地实体对应多个泊位实体；

S12、根据港口泊位信息，生成泊位实体，并设定泊位实体初始化为空闲状态；同时基于一个泊位实体仅对应一个锚地实体原则确定每一泊位实体所对应的锚地实体；

S13、根据港口航道信息生成航道实体，并基于所生成的航道实体建立对应的航道网络模型，以确定当前所建立的航道网络模型对应的可用航路集合；所述可用航路的起点是指某一主航道起点或锚地，终点是某一泊位。

3.根据权利要求1所述的基于样本分析的船舶交通流模拟生成方法，其特征在于：

所述根据港口历史交通流数据，基于样本分析的随机数生成算法初始化仿真系统内的船舶交通流船舶实体包括如下步骤：

S21、基于直方图法对港口历史交通流数据进行分组统计，以获得各交通流参数所对应的分组频率数据，所述交通流参数包括但不限于每日船舶到达量、船舶到达时间、船舶到达间时距、所统计的船舶长度分布规律、所统计的船舶进港轨迹分布规律、所统计的船舶进港船速分布规律、泊位服务时间以及泊位服务船舶数量；

S22、基于交通流参数中每日船舶到达量所对应的分组频率，生成仿真天数M天内每一分组频率对应的每日船舶到达量N₁,N₂,...,N_M，并计算仿真天数M天内船舶总到达量N；

S23、基于交通流参数中船舶到达时间所对应的分组频率，生成24小时制即[0,24]内N个随机数{x₁,x₂,...,x_N}，且各随机数按递增顺序排列；

S24、初始化第i(i＝1,2,...,M-1)天内船舶到达时间，即首先备份当前随机数组合{x₁,x₂,...,x_N'}，N'为当前剩余随机数个数，并从{x₁,x₂,...,x_N'}中随机抽取第k位随机数作为第i天中第j艘船的到达时间，并实时判断是否属于循环限制条件，否则重复上述过程直到第M-1天，并直接按当前剩余随机数{x₁,x₂,...,x_M}的排列顺序安排第M天的船舶到达时间；

S25、基于S24所确认的M天内船舶到达时间计算对应的船舶到达间时距，并确认所计算的船舶到达间时距是否不符合历史交通流船舶到达间时距规律，是则转到步骤S23；

S26、分别基于交通流参数中船长分布规律、船舶进港轨迹分布规律、进港船速分布规律所对应的分组频率，生成与前述各交通流参数一一对应的N个船长、船舶在门线处的起始位置、在门线处的初始航速，并将所生成的各参数随机分配给N艘船，且船宽由船长与船宽之间的经验回归关系式确定；

S27、首先基于历史交通流数据中每个泊位服务船舶数量占总服务数量的比例计算N艘船中分别到达每个泊位的船舶数量，随后基于每个泊位的服务时间的各分组频率生成相应数量的服务时间，最后将泊位与对应的泊位服务时间一起随机分配给N艘船。

4.根据权利要求3所述的基于样本分析的船舶交通流模拟生成方法，其特征在于：

所述的循环限制条件包括下述任意一种条件：即若N'-k<N_i-j，则重新开始步骤S24或若循环次数超过循环限制值则确认本次随机数不符合要求，转到步骤S23。

5.根据权利要求1所述的基于样本分析的船舶交通流模拟生成方法，其特征在于：

所述S3仿真步骤包括：

S31、以船舶交通流船舶实体当前起点和目标泊位以及泊位状态从可用航路集合中选择进港航路；

S32、在仿真过程中，使得船舶交通流船舶实体在航道中按照预定船舶航向加入一定的航向偏量进行航行；且若船舶交通流船舶实体由航道进入锚地时，赋予预定船舶航向和预定船舶航行时间各一个随机变量，以使得船舶锚泊位置不重叠，同时当目标泊位状态变为空闲时，且船舶交通流船舶实体再次进入航道，以当前锚泊位置到下一段航道终点的恒向线方位为船舶航向，船舶航速为进入锚地时的船舶航速；若船舶交通流船舶实体由航道进入泊位时，以当前航道起点到泊位的恒向线方位为船舶航向，且泊位状态变为占用；

S33、确定船舶交通流船舶实体出港航路即在船舶的泊位服务时间过后，在可用航路集合中寻找以主航道起点为起点、以当前泊位为终点、且不进入锚地的可用航路作为出港航路，并使得对应的泊位状态变为空闲；前述船舶交通流船舶实体在出港过程中按当前航道推荐驶出航向加上一个随机航向增量航行，并使用恒向线航法计算到达下一航道的位置信息。

6.根据权利要求5所述的基于样本分析的船舶交通流模拟生成方法，其特征在于：

若所述预定船舶航向为当前航道推荐驶入航向，且所加入的航向偏量为向航道中心线靠拢的航向偏量时，则使用恒向线航法计算到达下一航道的位置信息。