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公开(公告)号：CN119721458A
公开(公告)日：2025-03-28
申请号：CN202411766486.X
申请日：2024-12-04
Applicant: 大连海事大学 , 亿海蓝(北京)数据技术股份公司
IPC: G06Q10/063 , G06Q10/04 , G06Q30/0202 , G06Q50/40
Abstract: 本申请提供了一种班轮运输航行决策方法及系统、可读存储介质，班轮运输航行决策方法包括：获取航线数据、港口位置和ECA区域划分，根据航线数据、港口位置和ECA区域划分构建班轮运输服务网络总运营成本最小化模型，生成总目标函数；根据ε外逼近估计法，通过多个分段线性函数之和表示总目标函数中的燃油消耗成本；基于班轮运输服务网络总运营成本最小化模型、燃油消耗成本和初始港口组合计算班轮运输服务网络总运营成本，对比得到总运营成本最小的目标下航行决策最优解，航行决策最优解包括船舶部署最优解、船期设计最优解和航速优化决策最优解。通过本申请的技术方案，能够对班轮运输航行进行优化，能更灵活地应对变化的市场需求，节约运营成本。
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公开(公告)号：CN116522211A
公开(公告)日：2023-08-01
申请号：CN202310805635.8
申请日：2023-07-03
Applicant: 亿海蓝(北京)数据技术股份公司 , 大连海事大学
IPC: G06F18/24 , G06F17/11 , G06F18/10 , G06F18/20 , G06F18/214
Abstract: 本发明涉及船舶工程技术领域，提出了一种船舶油耗可解释性灰箱估计方法、装置和可读存储介质，船舶油耗可解释性灰箱估计方法包括：获取船舶航行过程中的多个航行参数类型；建立船舶的油耗与多个航行参数类型之间的第一估计模型；采集多个航行参数类型对应的历史航行参数；根据历史航行参数对预设模型进行训练，生成第二估计模型；根据第一估计模型和第二估计模型对船舶的油耗进行估计。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN119761012A
公开(公告)日：2025-04-04
申请号：CN202411836350.1
申请日：2024-12-13
Applicant: 大连海事大学 , 亿海蓝(北京)数据技术股份公司
IPC: G06F30/20 , G06N3/126 , G06F111/06
Abstract: 本申请提供了一种集装箱班轮联合优化方法及系统、可读存储介质，集装箱班轮联合优化方法包括：基于异构船队部署数量、航速数据和燃料加注数据构建联合优化模型，联合优化模型包括双目标混合整数非线性规划模型；根据ε‑约束方法求解联合优化模型，得到第一求解结果；根据定制化的多目标遗传算法求解联合优化模型，得到第二求解结果；基于第二求解结果和模糊决策法计算目标函数隶属度，根据决策者的偏好对目标函数隶属度的解集进行排序，得到优化决策，优化决策包括船队部署决策、航速确定决策与燃料加注决策。通过本申请的技术方案，能够优化集装箱班轮船队部署决策、航速确定决策与燃料加注决策，实现低碳化运营。
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公开(公告)号：CN116522211B
公开(公告)日：2024-02-02
申请号：CN202310805635.8
申请日：2023-07-03
Applicant: 亿海蓝(北京)数据技术股份公司 , 大连海事大学
IPC: G06F18/24 , G06F17/11 , G06F18/10 , G06F18/20 , G06F18/214
Abstract: 本发明涉及船舶工程技术领域，提出了一种船舶油耗可解释性灰箱估计方法、装置和可读存储介质，船舶油耗可解释性灰箱估计方法包括：获取船舶航行过程中的多个航行参数类型；建立船舶的油耗与多个航行参数类型之间的第一估计模型；采集多个航行参数类型对应的历史航行参数；根据历史航行参数对预设模型进行训练，生成第二估计模型；根据第一估计模型和第二估计模型对船舶的油耗进行估计。
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公开(公告)号：CN115905770A
公开(公告)日：2023-04-04
申请号：CN202211337491.X
申请日：2022-10-28
Applicant: 大连海事大学 , 亿海蓝(北京)数据技术股份公司
IPC: G06F17/10
Abstract: 本发明公开了一种基于AIS数据的船舶污染排放量轨迹测算方法，其包括：获取船舶AIS数据和船舶档案数据；对船舶AIS数据进行清洗；融合清洗后的船舶AIS数据与船舶档案数据，并对照船舶排放表获得船舶的排放因子；获取船舶航行轨迹，利用线性插值法对船舶航行轨迹进行修正，使船舶航行轨迹变为平滑的轨迹曲线；利用船舶档案数据与排放因子获得船舶总排放量；结合船舶总排放量和修正后的船舶航行轨迹，获得船舶排放量轨迹热力图，即船舶污染排放量轨迹。本发明以AIS数据为基础，融合AIS下的船舶静动态信息与船舶档案数据下的主辅机字段，同时在计算模型上引入船舶污染排放因子信息，计算结果准确性更高。
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公开(公告)号：CN113536996B
公开(公告)日：2022-04-15
申请号：CN202110735986.7
申请日：2021-06-30
Applicant: 大连海事大学
Abstract: 本发明公开了一种基于大量真实人群运动视频的人群运动仿真方法，包括五个步骤，将视频分帧并保存成连续高清图像，生成每张图像的人群密度图，对每张密度图中的每个个体精准定位，得到每个个体的精确位置；将每个个体在不同图像中的位置关联起来，形成一条完整的运动轨迹，并提取运动轨迹数据；量化运动轨迹数据，定义训练数据、数据标签，计算数据相关性；搭建深度卷积神经网络，输入运动轨迹数据进行训练，以学习人群运动行为；在二维空间随机放置多个模拟个体，测试深度卷积神经网络的预测效果，调整参数进行仿真，并绘制人群运动轨迹。本发明能够实时计算人群的位置，进而模拟出人群运动轨迹，具有较高的仿真精准度和普适性。
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公开(公告)号：CN113536996A
公开(公告)日：2021-10-22
申请号：CN202110735986.7
申请日：2021-06-30
Applicant: 大连海事大学
Abstract: 本发明公开了一种基于大量真实人群运动视频的人群运动仿真方法，包括五个步骤，将视频分帧并保存成连续高清图像，生成每张图像的人群密度图，对每张密度图中的每个个体精准定位，得到每个个体的精确位置；将每个个体在不同图像中的位置关联起来，形成一条完整的运动轨迹，并提取运动轨迹数据；量化运动轨迹数据，定义训练数据、数据标签，计算数据相关性；搭建深度卷积神经网络，输入运动轨迹数据进行训练，以学习人群运动行为；在二维空间随机放置多个模拟个体，测试深度卷积神经网络的预测效果，调整参数进行仿真，并绘制人群运动轨迹。本发明能够实时计算人群的位置，进而模拟出人群运动轨迹，具有较高的仿真精准度和普适性。
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