一种船舶运输航线智能规划与动态优化方法及系统与流程

本发明涉及船舶数据处理，具体为一种船舶运输航线智能规划与动态优化方法及系统。

背景技术：

1、随着计算机数据处理技术、船舶运行数据采集技术以及复杂系统建模技术的发展，针对船舶运输过程中的状态预测和运行优化问题，逐渐采用基于数据驱动的模型构建方法对船舶运动状态进行计算分析。现有相关技术通常利用船舶位置、航速、航向、推进负荷、燃料消耗以及航区环境数据等多源信息，通过建立数学模型或计算模型描述船舶运行状态变化过程，并结合参数计算、模型校准、仿真计算和预测输出技术，对不同运行条件下的船舶状态变化进行分析。随着船舶运行数据规模增加以及计算模型复杂度提升，如何利用多源数据构建具有状态转移关系的模型，并通过参数调整提高模型预测结果与实际运行状态的一致性，成为船舶智能计算领域的重要研究方向。

2、然而，现有基于计算模型的船舶运行状态分析方法中，模型构建过程通常依赖固定参数配置，难以根据不同船舶负载状态、推进工况以及环境变化情况对模型参数进行有效校准，导致模型预测状态与实际状态之间存在偏差。同时，现有参数调整方法通常针对整体误差进行统一优化，难以识别不同模型参数对位置、航速、航向以及燃料消耗等不同预测输出的影响关系，容易出现部分预测结果改善而其他预测结果偏离的问题。此外，现有仿真计算过程通常基于单一环境输入或单一预测条件执行，难以充分描述环境预测误差对船舶状态变化的影响范围。预测输出结果也通常以单一计算结果形式提供，缺少针对不同环境场景下预测状态区间的计算和表达。当船舶实际运行状态发生变化时，现有模型难以及时利用新增数据重新执行参数校准和预测计算，导致模型计算结果与实际运行过程之间存在动态适应不足的问题。因此，现有船舶运行计算方法仍存在模型构建与实际状态关联不足、参数校准针对性不足、仿真计算场景覆盖有限以及预测输出动态更新能力不足的问题。

技术实现思路

1、鉴于上述存在的问题，提出了本发明。

2、因此，本发明解决的技术问题是：现有的船舶运行计算方法存在模型构建与实际状态关联不足，模型参数校准难以针对不同预测分量进行调整，仿真计算难以覆盖环境变化影响，以及如何实现基于模型参数校准和多场景预测输出的动态航线优化的问题。

3、为解决上述技术问题，本发明提供如下技术方案：一种船舶运输航线智能规划与动态优化方法，包括获取目标船舶的航行状态序列、推进负荷序列和航区环境序列，构建航段状态转移模型及参数敏感关系。

4、基于实测状态与模型预测状态的分量残差，对模型参数实施分组校准，得到校准后的航段状态转移模型。

5、利用校准后的航段状态转移模型对航线编码集合执行多场景仿真，依据预测性能序列更新航线编码并输出目标航线及预测结果。

6、作为本发明所述的船舶运输航线智能规划与动态优化方法的一种优选方案，其中：所述获取目标船舶的航行状态序列、推进负荷序列和航区环境序列包括，按照统一时间索引对目标船舶的位置、对地航速和航向进行重采样，形成航行状态序列。按照统一时间索引对推进指令、推进轴转速和燃料消耗量进行重采样，形成推进负荷序列。按照统一时间索引对海流矢量和风浪合成扰动量进行重采样，并根据相应航向将海流矢量和风浪合成扰动量分别分解为纵向环境分量和横向环境分量，形成航区环境序列。按照时间对应关系组合航行状态序列、推进负荷序列和航区环境序列，生成包含航段进入状态、推进负荷向量、环境分量向量、航段退出状态和燃料消耗量的时序样本集合。

7、作为本发明所述的船舶运输航线智能规划与动态优化方法的一种优选方案，其中：所述构建航段状态转移模型及参数敏感关系包括，基于时序样本集合构建推进响应计算分支、环境扰动计算分支和状态递推计算分支。推进响应计算分支根据推进指令和推进轴转速生成对水航速预测量及燃料消耗预测量，环境扰动计算分支根据纵向环境分量和横向环境分量生成纵向速度修正量及横向位移修正量，状态递推计算分支将航段进入状态、对水航速预测量、纵向速度修正量和横向位移修正量进行耦合，生成航段退出位置预测量、对地航速预测量和航向预测量。将推进响应计算分支、环境扰动计算分支和状态递推计算分支中的待校准参数组成模型参数集合。针对模型参数集合中的每一模型参数，在保持相同时序样本输入和其余模型参数不变的条件下，分别施加正向参数扰动和反向参数扰动。计算正向参数扰动、反向参数扰动相对于未扰动计算结果在航段退出位置预测量、对地航速预测量、航向预测量及燃料消耗预测量上的变化量，并利用相应预测量在时序样本集合中的变化区间进行归一化，得到参数响应向量。根据参数响应向量中的主导预测分量、响应方向和跨航段响应延迟，建立模型参数与预测分量之间的参数敏感关系。

8、作为本发明所述的船舶运输航线智能规划与动态优化方法的一种优选方案，其中：所述基于实测状态与模型预测状态的分量残差包括，将时序样本集合中的航段进入状态、推进负荷向量和环境分量向量输入航段状态转移模型，生成与各统一时间索引对应的航段退出位置预测量、对地航速预测量、航向预测量和燃料消耗预测量。按照统一时间索引，将预测量分别与航段退出状态中的实测位置、实测对地航速、实测航向及燃料消耗量进行对应比较，形成位置残差、航速残差、航向残差和燃料消耗残差。将位置残差投影至相应航段方向，得到纵向位置残差和横向位置残差。按照船舶吃水状态、推进负荷区间和环境分量区间对各分量残差进行索引，形成分工况残差序列，并根据各分工况残差序列的历史分布区间建立残差约束边界。

9、作为本发明所述的船舶运输航线智能规划与动态优化方法的一种优选方案，其中：所述对模型参数实施分组校准包括，根据参数敏感关系，将主导预测分量相同且响应方向一致的模型参数划分至同一参数校准组，并将主导预测分量不同或者响应方向相反的模型参数划分至不同参数校准组。对于参数响应向量方向重合的多个模型参数，根据各模型参数对应的归一化变化量占比构建组合参数，并将组成组合参数的模型参数设置为联动更新参数。根据各参数校准组对应的跨航段响应延迟，将分工况残差序列移动至相应模型参数的作用时间索引。将移动后的分工况残差序列投影至对应参数响应向量，生成各参数校准组的残差解释量。按照残差解释量的绝对值排序确定参数校准组的更新次序，并针对当前参数校准组生成与残差解释量方向相反的候选参数增量。将候选参数增量施加至当前参数校准组后，重新计算对应预测分量。当重新计算所得对应分量残差的累计绝对值小于更新前对应分量残差的累计绝对值，且非对应分量残差位于相应残差约束边界内时，保留候选参数增量。对于相邻航段中的同名模型参数，根据相同船舶吃水状态下的历史参数差分区间约束相邻航段参数差分。对于组合参数，将保留的候选参数增量按照归一化变化量占比分配至联动更新参数。依次完成各参数校准组的更新，得到校准后的航段状态转移模型。

10、作为本发明所述的船舶运输航线智能规划与动态优化方法的一种优选方案，其中：所述利用校准后的航段状态转移模型对航线编码集合执行多场景仿真包括，将航线中的中间位置点坐标序列、航段连接顺序和各航段推进指令序列组合为航线编码。围绕初始航线编码中的中间位置点坐标和推进指令生成编码变量扰动量，并根据船舶转向运动约束、航段连续性约束和推进响应取值域对扰动后的航线编码进行筛选，形成航线编码集合。将环境预测序列中的纵向环境预测分量和横向环境预测分量分别与对应统一时间索引下的实测环境分量进行比较，生成纵向环境预测残差序列和横向环境预测残差序列。根据纵向环境预测残差序列和横向环境预测残差序列的分布边界，生成基准环境场景、纵向正向扰动场景、纵向反向扰动场景、横向正向扰动场景和横向反向扰动场景。针对航线编码集合中的每一航线编码，将初始航行状态、相应航段推进指令序列以及各环境场景依次输入校准后的航段状态转移模型，按照航段连接顺序递推航段退出位置预测量、对地航速预测量、航向预测量和燃料消耗预测量，并根据航段长度和对地航速预测量计算航段运行时间。将各环境场景对应的航段退出位置预测量、对地航速预测量、航向预测量、燃料消耗预测量和航段运行时间组合为多场景预测状态序列。

11、作为本发明所述的船舶运输航线智能规划与动态优化方法的一种优选方案，其中：所述依据预测性能序列更新航线编码并输出目标航线及预测结果包括，基于每一航线编码对应的多场景预测状态序列，分别生成航段位置预测区间、航速预测区间、航向预测区间、燃料消耗预测区间和运行时间预测区间。根据船舶转向运动约束和推进响应取值域，对多场景预测状态序列中的各预测状态进行一致性校验，并排除存在预测状态不满足相应约束的航线编码。对剩余航线编码，将燃料消耗预测区间的上边界、运行时间预测区间的上边界、航段位置预测区间宽度以及航速预测区间宽度分别按照对应历史变化区间归一化，按照预设的计算顺序组合为预测性能序列。根据预测性能序列对剩余航线编码进行排序，选取排序在前的航线编码作为保留编码。计算保留编码之间对应编码变量的差分量，并将差分量叠加至保留编码以生成更新航线编码。对更新航线编码重复执行多场景仿真、预测区间生成和预测性能序列排序，直至相邻两次更新所得预测性能序列的变化量进入预设收敛区间。将收敛后排序在前的航线编码确定为目标航线，输出目标航线的位置点坐标序列、航段推进指令序列、航段位置预测区间、航速预测区间、航向预测区间、燃料消耗预测区间和运行时间预测区间。获取目标船舶后续航行状态后，当后续航行状态与相应模型预测状态之间的任一分量残差超出残差约束边界时，利用新增时序样本重新执行模型参数分组校准和航线编码更新。

12、作为本发明所述的船舶运输航线智能规划与动态优化系统的一种优选方案，其中：包括航段转移建模模块，残差分组校准模块，航线仿真求解模块。

13、所述航段转移建模模块用于获取目标船舶的航行状态序列、推进负荷序列和航区环境序列，构建航段状态转移模型及参数敏感关系。

14、所述残差分组校准模块用于基于实测状态与模型预测状态的分量残差，对模型参数实施分组校准，得到校准后的航段状态转移模型。

15、所述航线仿真求解模块用于利用校准后的航段状态转移模型对航线编码集合执行多场景仿真，依据预测性能序列更新航线编码并输出目标航线及预测结果。

16、一种计算机设备，包括存储器和处理器，所述存储器存储有计算机程序，所述处理器执行所述计算机程序是实现船舶运输航线智能规划与动态优化方法的步骤。

17、一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现船舶运输航线智能规划与动态优化方法的步骤。

18、本发明的有益效果：

19、通过按照统一时间索引组合航行状态序列、推进负荷序列和航区环境序列，并根据船舶航向将海流矢量和风浪合成扰动量分解为纵向环境分量和横向环境分量，实现了推进状态、环境作用和船舶进出航段状态之间的时间及方向对齐。通过构建推进响应计算分支、环境扰动计算分支和状态递推计算分支，并利用双向参数扰动形成参数响应向量，使模型参数的主导预测分量、响应方向及跨航段响应延迟能够被区分，从而为后续分量残差驱动的参数分组校准提供可解释且可复现的模型基础。

20、通过将位置残差投影为纵向位置残差和横向位置残差，并按照船舶吃水状态、推进负荷区间和环境分量区间建立分工况残差约束边界，实现了不同运动方向和不同运行工况下模型偏差的分别表征。通过依据参数敏感关系划分参数校准组、移动跨航段残差并计算残差解释量，使候选参数增量能够针对对应预测分量实施更新，同时以非对应分量残差边界和相邻航段参数差分进行约束，从而降低参数相互干扰以及局部校准引起其他预测状态越界的可能性。

21、通过依据纵向环境预测残差和横向环境预测残差的分布边界构建五类环境场景，并利用校准后的航段状态转移模型沿航段连接顺序执行状态递推，实现了不同环境偏差方向下位置、航速、航向、燃料消耗和运行时间的联合仿真。通过将不利预测边界及预测区间宽度组成有序预测性能序列，并基于保留编码差分持续更新航线编码，使目标航线能够兼顾燃料消耗、运行时间和状态预测稳定程度，从而输出具有可执行推进指令及预测范围的动态航线结果。