CN119106400B 一种基于航海多源数据的数据融合与集成方法及系统 （中远海运(广州)有限公司）

一种基于航海多源数据的数据融合与集成种基于航海多源数据的数据融合与集成方法及2将不同类型的源数据输入所述关联分析模型中，通过关联设置层次聚类模型，将每个风险特征分别输入所述层次聚类模型中，通根据所述相关系数确定该风险特征的权重系数，用于反映风险特征所述将每个风险特征分别输入所述层次聚类模型中，通过层获取风险特征对应的场景分类，将每个场景分类的风险特征输入所述层次聚类模型基于目标特征，计算每个场景分类的目标特征与历史航行数据之间通过所述层次聚类模型量化所述关联比例，得到风险特征与历史航行所述确定风险特征对应在所述航行风险数据中的目标特征和辅助特征，所述方法包将所述航速变化参数和气象特征的参数输入所述层次聚类模型中，将所述航行延误次数和时间以及气象特征的参数输入所述层次聚将所述直接影响的气象参数作为目标特征，将所述间接影响的气象参数作为辅助特根据海流特征的动态变化，将所述航速变化参数和海流特征的3根据海流特征对航行性能和延误的实时影响，将所述航行延将所述直接影响的海流参数作为目标特征，将所述间接影响的海流参数作为辅助特获取同一场景的历史目标特征及辅助特征，分析同一场景的构建概率分析模型，将历史目标特征及辅助特征基于所述风险特征在航行风险预测中的重要级根据所述当前船舶性能数据和所述风险特征的历史应对策略，将所述风险特征的规避策略和/或应对策略输获取船员的当前的生理参数，结合生理参数和当前船舶性能将船员可接受的风险指数范围、当前船舶性能数据和应对策略分别输若应对策略在船员可接受的风险指数范围内时，则判断所述应对策略满足输出的条6.一种基于航海多源数据的数据融合与集成系统，用于权利要求1_5任意一项所述的4输入模块，用于将不同类型的源数据输入所述关联分析模型中，通过层次聚类模型分析每个风险特征与历史航行数据确定模块，用于根据所述相关系数确定该风险特征的权重系数，用集成模块，用于构建航行风险数据的数据框架，将所述风7.一种计算机设备，包括存储器和处理器，所述存处理器执行时实现权利要求1至5中任一项所述的方56[0023]图1为本申请一实施例的基于航海多源数据的数据融合与集成方法的流程示意[0024]图2为本申请一实施例的基于航海多源数据的数据融合与集成方法的流程示意[0025]图3为本申请一实施例的基于航海多源数据的数据融合与集成系统的结构示意框7行计划。8行风险数据中的目标特征和辅助特征有较强的关联，从而帮助确定哪些风险特征是重要助特征。识别目标特征和辅助特征有助于更准确地理解风险特征与航行风险之间的关系，间的相关系数。相关系数的量化有助于更准确地反映风险特征与航行风险数据之间的关9[0080]基于所述风险特征在航行风险预测中的重要级别，分析所述风险特征的风险类取措施防止过度劳累或健康危机。将船员的生对策略包括让船员进行紧急维修，评估模型会分析在当前的船舶性能和船员生理状态下，[0106]航线规避模块5，用于基于判定的结果，根据所述目标海冰数据确定航线规避数成系统的各组成部分可以实现如上所述基于航海多源数据的数据融合与集成方法任一项险特征与历史航行数据之间的相关系数；根据所述相关系数确定该风险特征的权重系数，型SDRAM(ESDRAM)、同步链路(Synchlink)DRAM(SLDRAM)、存储器总线(Rambus)直接RA