水上交通风险动态测试方法、介质及系统
阅读说明：本技术 水上交通风险动态测试方法、介质及系统 (Dynamic testing method, medium and system for water traffic risk ) 是由 姜丹 张丹 鲍学欣 于 2021-06-09 设计创作，主要内容包括：本发明公开了一种水上交通风险动态测试方法、介质及系统,所述水上交通风险动态测试方法包括：通过船舶设备导出、海事部门收集和船长咨询调研提取信息,建立水上交通系统内部信息集,所述信息集包括通航环境信息、人机交互信息、船岸通信信息；结合信息流理论,对水上交通系统内部信息传递的不均匀特性进行提取和度量,利用小波变换和频谱分析,实现水上交通风险动态特性提取与解析建模；接着利用数据驱动法,构建水上交通风险动态测试模型；最后,将测试水域的水上交通系统信息异常特征值输入风险动态测试模型,得出该水域的风险计算值。本发明可以快速实现水上交通风险的动态测试,提高水上交通安全监管的效率和针对性。(The invention discloses a method, a medium and a system for dynamically testing water traffic risks, wherein the method for dynamically testing the water traffic risks comprises the following steps: establishing an internal information set of the water traffic system through ship equipment export, maritime department collection and captain consultation and investigation to extract information, wherein the information set comprises navigation environment information, human-computer interaction information and ship-shore communication information; extracting and measuring the uneven characteristics of the internal information transmission of the water traffic system by combining an information flow theory, and realizing the extraction and analysis modeling of the dynamic characteristics of the water traffic risk by utilizing wavelet transformation and spectral analysis; then, constructing a dynamic test model of the water traffic risk by using a data driving method; and finally, inputting the abnormal characteristic value of the information of the water traffic system in the tested water area into the risk dynamic test model to obtain a risk calculation value of the water area. The invention can quickly realize the dynamic test of the water traffic risk and improve the efficiency and pertinence of the water traffic safety supervision.)
技术领域
本发明属于水上交通风险评价
技术领域
，尤其涉及一种水上交通风险动态测试方法、介质及系统。背景技术
随着长江干线交通量日益增加，通航环境的复杂多变，水上交通运输面临前所未有的发展机遇和风险挑战，对海事安全监管水平提出了更高的要求。
传统的层次分析法(Analytic Hierarchy Process,AHP)和模糊综合评价法(Fuzzy Comprehensive Evaluation，FCE)等水上交通安全风险评价方法能较好适用于海上，但AHP和FCE在复杂水域水上交通安全风险识别和评价中的应用存在较大的局限性，以致在海事监管过程中单凭AHP和FCE的评价结果进行水上交通安全风险预警预控存在较大的偏差及滞后，导致海事监管决策部门无法对监管水域的交通安全风险进行有效的辨识，降低了海事监管部门在交通安全风险预警中的能效性。
近年来，随着船舶自动识别系统(AIS)的广泛应用和计算机信息技术的发展，部分学者开始借助AIS积累的大量船舶交通数据开展通航危险度评判、船舶领域、交通流等方面研究。船舶AIS技术为海事安全分析提供了较好的数据基础，提高了海事安全分析结果的可信性和实用性。刘正江等结合AIS数据的具体特征，提出了船载AIS数据时空聚类算法。邵哲平等基于AIS数据建立了受限水域船舶动态领域模型。郑中义等提出了从AIS数据中提取船舶会遇信息的方法，基于海量AIS数据绘制特定船舶会遇分布。上述基于AIS数据的研究虽然不是针对交通风险评价开展的，但其研究成果为区域性交通风险评价提供了重要的理论和技术积累。
国内外研究表明传统的交通风险评价模型可有效提取和表征人-船-环境系统中的静态风险，其关系模型也能在一定程度上揭示交通系统宏观层面的风险作用规律。但受限于定义，传统方法及模型无法直接对区域或时序层面的交通风险动态特性进行有效描述和评价。
通过上述分析，现有技术存在的问题及缺陷为：
(1)传统的水上交通安全风险评价方法多表征人-船-环境系统的静态风险，以致在海事监管过程中根据评价结果进行水上交通安全风险预警预控存在较大偏差及滞后，导致海事监管决策部门无法对监管水域的交通安全风险进行有效的辨识，降低海事监管部门在交通安全风险预警中的能效性。
(2)现有的交通风险评价方法借助静态历史数据进行风险评价分析与建模，而对于水上交通风险动态特性的解析建模方法尚无成熟方法，水上交通风险动态特性尚不明晰，针对水上交通风险态势分析和动态测评方法缺乏。
发明内容
针对现有技术存在的问题，本发明提供了一种水上交通风险动态测试方法、介质及系统。
本发明是这样实现的，一种水上交通风险动态测试方法，所述水上交通风险动态测试方法包括以下步骤：
步骤一，通过船舶设备导出、海事部门收集和船长咨询调研提取信息，建立水上交通系统内部信息集；
步骤二，对所述水上交通系统内部信息的结构特征进行提取与度量；
步骤三，利用小波变换和频谱分析，实现水上交通风险动态特性的提取与解析建模；
步骤四，接着利用数据驱动法，构建水上交通风险动态测试模型；
步骤五，将测试水域的水上交通系统信息异常特征值输入所述风险动态测试模型，得出该水域的风险计算值。
进一步，所述步骤一中，所述水上交通系统内部信息集包括：通航环境信息、人机交互信息、船岸通信信息。
进一步，所述步骤二中，所述对水上交通系统内部信息的结构特征进行提取与度量，具体包括：
(1)基于不对称理论度量水上交通系统信息交互的不均匀特性：在相同的区域环境下，分析人-船-环境空间的信息交互及分布形式，确定人-船-环境空间信息的流通、转化、阻滞以及外部触发条件，运用不对称性理论分别研究人-人、人-船、人-环境、船-环境四种关联之间的信息不均匀特性，构建水上交通系统信息集和不均匀度分级评价体系；
(2)基于人-机冲突度量水上交通系统的时滞性：根据信息传递模型，构建认识主体与客体间的信息运行机制，综合考虑人的反应时间、数据延时及信息传递阻滞，提出区域性水上交通系统时滞测算方法，利用系统时变理论对水上交通系统的时滞性进行三维表征和量化。
进一步，所述步骤(1)中，所述基于不对称理论度量水上交通系统信息交互的不均匀特性，具体包括：
1)水上交通系统内部信息交互关系包括人-人交互、人-船交互、人-环境交互和船-环境交互四种，所述交互关系用于分析和描述交通系统信息分布的不均匀性；
2)利用分类法统计分析不同形式的交互关系，结合船载设备、文件资料以及海事专家、船长的咨询和调研，分析通航环境、通航规则、船员素质、管理制度因素对水上交通系统内部信息交互的影响，确定信息分布不均匀的产生、转化、消散过程及其演化机理和外部触发条件；
3)将交通系统信息不均匀特性的度量问题表征为交通安全信息不对称性问题，采用直接测度法和间接测度法针对水上交通系统各不对称性问题来源进行测度，构建典型水域交通系统信息不均匀特性评价体系。
进一步的，所述步骤(2)还包括：基于历史船舶事故数据，运用人-机冲突理论，构建不同通航环境及决策条件下的人-机冲突场景，结合风险动力演化规律，确定人-机冲突时滞安全域。
进一步，所述步骤三中，所述基于交通系统内部结构模型的风险动态特性提取，包括：
1)利用小波变换和频谱分析，研究系统风险的波动性特征，确定系统风险波动性阀值；
2)分别针对不同水域研究空间分布差异性特征，确定风险空间边界；
3)利用数据分布理论，结合系统安全模态研究成果，确定系统信息分布不均衡特征，提出系统风险状态表征方法。
进一步，所述步骤三中，所述区域性水上交通系统动态风险解析模型构建，包括：
1)在获得区域水上交通系统信息交互的基础上，结合信息传递知识，确定风险的产生条件；
2)分析区域交通信息传递量与传递速度的关系和区域交通信息流速与区域交通信息密度的关系，综合运用统计判别、经验判断、理论推导手段，观察数据点散布的离散性、多相性、非线性特征，从宏观数据层面确定合理的关系模型类型；基于风险的外在演化规律，从微观个别风险源演化层面推导系统综合风险演化特征；
3)基于对所述关系模型类型的宏观分析，运用单结构、多结构建模手段，以区域交通风险最大波动幅度、不均衡率、信息异常阀值特征值为基本参数，形成具有多参数、多维度的区域交通风险解析模型；
4)针对所述交通风险建模中普遍存在的模糊性，利用计算机仿真和数值计算方法实现准确、高效的模型参数标定，克服模糊性对解析结果的影响。
进一步，所述步骤四中，所述水上交通风险动态测试模型构建，包括：
(1)在水上交通系统风险解析模型的基础上，选取研究水域，提取水上交通系统信息要素；
(2)运用信息传递模型分析该水域交通系统信息传递异常特征，对水域交通系统信息延时、错误、缺失和过载的异常阈值进行计算，并建立基于风险函数的风险动态计算模型；
(3)在所述风险动态计算模型的基础上，结合计算机仿真和数值推理方法，确定风险的度量标准和语义表达。
本发明的另一目的在于提供一种计算机可读存储介质，储存有指令，当所述指令在计算机上运行时，使得计算机执行所述水上交通风险动态测试方法。
本发明的另一目的在于提供一种实施所述水上交通风险动态测试方法的水上交通风险动态测试系统，所述水上交通风险动态测试系统包括：
系统结构特征提取与度量模块，用于水上交通系统内部结构特征提取与度量；
风险动态特性提取与解析建模模块，用于水上交通风险动态特性提取与解析建模；
风险动态测试模型构建模块，用于水上交通风险动态测试模型构建。
本发明的理论和技术创新主要体现在：
(1)在突变理论和贝叶斯网络的基础上，首创性地从人-船-环境系统内部信息交互的角度切入，深度挖掘水上交通系统信息交互异常与水上交通风险的内在关联，从水上交通系统内部结构特征及度量、区域性水上交通风险动态特性提取与解析建模和典型水域交通系统风险动态评价三方面深入挖掘，形成水上交通风险动态测试的系统性理论和方法，为弯曲航道、连续桥区水域、交汇水域、库区水域等水域的交通安全风险预警预控提供理论和技术支持。
(2)本发明探索性对水上交通风险在多维时空下的动态特性开展原创性研究，系统形成区域性水上交通风险态势分析理论与方法，为复杂水域水上交通系统微观层面研究与监管手段革新提供理论和方法支持。
(3)首创性从水上交通系统内部信息交互异常的角度切入分析交通风险的内在成因，提出面向复杂水域的区域性水上交通信息不均匀性和系统时滞性度量方法，实现对区域性水上交通系统内部结构特征的量化描述。
(4)探索性挖掘水上交通系统内部信息交互异常与水上交通安全的关系，提出基于信息不对称的水上交通系统风险动态特性指标及模型，该模型可以描述区域性水上交通风险运行指标与交通安全状态的作用关系。
附图说明
为了更清楚地说明本发明实施例的技术方案，下面将对本发明实施例中所需要使用的附图做简单的介绍，显而易见地，下面所描述的附图仅仅是本发明的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下还可以根据这些附图获得其他的附图。
图1是本发明实施例提供的水上交通风险动态测试方法流程图。
图2是本发明实施例提供的水上交通风险动态测试方法的逻辑关系示意图。
图3是本发明实施例提供的区域性水上交通系统信息传递异常度量示意图。
图4是本发明实施例提供的区域水上交通风险解析建模过程。
图5是本发明实施例提供的水上交通风险动态评价模型的建立过程示意图。
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，以下结合实施例，对本发明进行进一步详细说明。应当理解，此处所描述的具体实施例仅用以解释本发明，并不用于限定本发明。
本发明实施例旨在实现对水上交通风险动态测试方法的研究，解决水上交通风险研究中的风险评价问题，辅助海事监管部门实现水上交通安全风险的预警和预控，从而减少水上交通事故发生，提升水域交通安全的目的。
本发明实施例通过收集研究水域水上交通信息，建立水上交通风险解析模型和动态测试模型，从而实现水上交通风险的评价与测试。如图1所示，本发明实施例提供的水上交通风险动态测试方法包括以下步骤：
S101，通过船舶设备导出、海事部门收集和船长咨询调研提取信息，建立水上交通系统内部信息集。本实施例所收集的信息主要包括：
通航环境信息：航道宽度、航道弯曲半径、航道水深、水流流量、水流流速、风力、风速、能见度。
人机交互信息：驾驶台操作指令、雷达避碰信息、AIS交互信息、VHF沟通信息。
船岸通信信息：船舶运动信息、航次信息、航行警告信息、安全监管信息。
S102，结合信息流理论，对水上交通系统内部信息传递的不均匀特性进行分类定义；其中包括水上交通系统内部信息延时、水上交通系统内部信息错误、水上交通系统内部信息缺失、水上交通系统内部信息过载四种特性。具体信息集内部传递不均匀性分类如表1所示。
表1水上交通系统内部信息集传递不均匀性分类表
S103，利用小波变换和频谱分析，实现水上交通风险动态特性提取与解析建模；通过小波变换和频谱分析，研究系统风险的波动性特征，确定系统风险波动性阀值；
Morlet小波是高斯包络下的复指数函数，实部为：
傅里叶变换可表示为：
式中：fc为中心频率，a为变换尺度，fb是控制小波形状的参数。中心频率fc决定了小波波形的振荡频率，形状参数fb决定了波形振荡衰减的快慢程度。
基于交通系统内部结构建立交通系统内部交互信息集，根据交互信息的流动反馈特性，计算风险节点的边界值，结合风险时间变化波动性、空间分布差异性、时空变化不均衡性等特点，获取水上交通系统风险的波形参数。
S104，接着利用数据驱动法，构建水上交通风险动态测试模型；水上交通风险动态测试模型是基于风险指标随时间变化的监测值，结合风险评价指数，建立风险函数，对水上交通风险进行动态测试。水上交通风险函数计算方法如下：
风险指标的监测值表现为时间序列：
Xi＝{xi(ti1),xi(ti2),xi(ti3),xi(ti4),...,xi(tia)
其中，Xi为指标i的风险监测值序列，xi(tia)是指标i在tia时刻的监测值，a是指标i的总监测次数。
风险指标监测值标准化后可表示为以下时间序列：
Ri＝{Ri(ti1),Ri(ti2),Ri(ti3),Ri(ti4),...,Ri(tia)
反映水上交通风险动态特性的风险函数计算方法如下：
其中，m为风险评价指标数，wi为第i个风险指标的风险系数。风险系数对应5个等级，分别为[很低，0.1；低，0.3；中等，0.5；高，0.7；很高，0.9]。
S105：最后，将测试水域的水上交通系统信息异常特征值输入风险动态测试模型，得出该水域的风险计算值。
将采集的风险监测指标时间序列值输入风险函数计算模型中，最终得出该水域的风险动态时序曲线。
本发明提供的水上交通风险动态测试方法业内的普通技术人员还可以采用其他的步骤实施，图1的本发明提供的水上交通风险动态测试方法仅仅是一个具体实施例而已。
在上述实施例中，可以全部或部分地通过软件、硬件、固件或者其任意组合来实现。当使用全部或部分地以计算机程序产品的形式实现，所述计算机程序产品包括一个或多个计算机指令。在计算机上加载或执行所述计算机程序指令时，全部或部分地产生按照本发明实施例所述的流程或功能。所述计算机可以是通用计算机、专用计算机、计算机网络、或者其他可编程装置。所述计算机指令可以存储在计算机可读存储介质中，或者从一个计算机可读存储介质向另一个计算机可读存储介质传输，例如，所述计算机指令可以从一个网站站点、计算机、服务器或数据中心通过有线(例如同轴电缆、光纤、数字用户线(DSL)或无线(例如红外、无线、微波等)方式向另一个网站站点、计算机、服务器或数据中心进行传输)。所述计算机可读取存储介质可以是计算机能够存取的任何可用介质或者是包含一个或多个可用介质集成的服务器、数据中心等数据存储设备。所述可用介质可以是磁性介质，(例如，软盘、硬盘、磁带)、光介质(例如，DVD)、或者半导体介质(例如固态硬盘SolidState Disk(SSD))等。
以上所述，仅为本发明的具体实施方式，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，凡在本发明的精神和原则之内所作的任何修改、等同替换和改进等，都应涵盖在本发明的保护范围之内。