數據挖掘技術在遠洋船舶調度中的應用

申心泉

摘要：互聯網的快速發展使信息交互的數據量呈爆炸式增長。大量數據背后隱藏著許多重要信息，數據挖掘可以從海量數據中提取有價值的模式、關聯規則和規律，從而在決策時提供科學的支持。如今船岸信息化的發展日新月異，船舶調度產生的歷史數據量不斷攀升，因此現階段最需要重視的問題是利用數據挖掘技術對相關船舶調度數據進行分析，將隱藏在數據內部的規律挖掘出來，因此本文主要對數據挖掘技術在遠洋船舶調度中的應用進行探討。

關鍵詞：調度數據；挖掘技術；研究；應用

1 數據挖掘技術

今年“海上安全信息數字廣播系統”的運行，標志著我國沿海船岸通信技術進一步提高，滿足了沿海安全信息不斷增長的數據量要求，但是要從大量數據中尋找較有價值的關聯信息有很大難度。利用數據挖掘的方法就能發現隱藏在數據中的信息和知識，其解決了“數據海量、信息匱乏”的窘境。

數據挖掘是發現海量數據中隱藏的價值與知識，其中包括理論性知識和經驗性知識，所不同的是傳統的數據處理重在查詢和統計分析，而數據挖掘是重在尋找其中的聯系和模式。這些隱蔽的聯系以及模式，不僅會幫助決策者進行明智的決策，而且可以幫助有關專家完善相關的知識體系。

2 遠洋船舶調度的特點

數據挖掘技術已經在金融、醫療保健、軌道交通、零售業等領域得到長足的發展，但在海事領域的研究較少，因此本文對遠洋船舶調度領域進行研究。由于船舶調度的自身特點，如在進行船舶的生產和經營過程中會遇到各種干擾因素，在復雜多變的運輸環境中因主觀和客觀原因的干擾，使相關的數據信息模糊、多變，常規的數據庫處理無法對數據進行特征提取、關聯分析以及影響因子的分析。

遠洋船舶航行的調度業務具有不確定性和復雜性，如航線的選擇及調整主要依靠專業人員的航行經驗來確定，而編排航次則通常由調度員按照船舶的具體情況進行制定和調換。在現階段，執行遠洋調度決策通常是選用具有資深調度經驗的人員，基于經驗知識的決策在本質上是不精確的，因此相關決策的快捷度和客觀性會直接影響船舶的生產以及經營效率。

3 數據挖掘技術在遠洋船舶調度設計中的應用

3.1 對遠洋船舶裝載量的分析

船運公司為了提高運輸效率，通常會進行載重與效益的權衡，但只有基于裝載貨物種類及數量流動規律的歷史數據，對其進行深層挖掘分析才能制定出科學的優化方案，可從兩個方面進行考慮：一方面在船舶承重范圍內盡可能多地裝載貨物，實現調度最少的船舶數量進行貨物運輸；另一方面增加運輸的船舶數量，保證船舶裝載量維持在安全運輸及省油的載重范圍內。對此提出以下優化措施：對港口貨物的裝卸量及運輸效能進行關聯分析，挖掘其關聯規則可以對現有船舶的裝載量及運力決策進行優化；針對托運人對貨物到達時間及費用的特定要求，根據歷史載貨航行數據的決策樹分類分析進行合理的航線選擇及載重調度。

3.2 對航運過程中的耗油量分析

如今油價的不斷攀升給各船運公司造成了巨大的成本壓力，因此節能減排已成為船運企業的共同目標，遠洋航行中進行經濟航速的選擇、航線優化可以在一定程度上減少耗油量。利用人工神經網絡方法從航行數據特征中建立預測油耗的回歸模型，對影響航運油耗的因素進行分析，調節影響因子實現低油耗。

3.3 針對港口作業效率的分析

為了保證效益就必須提高港口作業效率，如縮短在港時間、提高周轉速度等。利用回歸分析建立港口對貨物裝卸的及時度、泊位時間以及貨物裝卸的等待時間的回歸模型，預測特定船舶的港口作業時間以合理地安排泊位，提高港口作業效率，實現經濟效益和社會效益的最大化。船舶在港的相關保單是港口進行裝卸效率評估時的主要依據，還應依據船舶和港口的外部信息以及度量指標等。

3.4 針對航線布局以及貨物流向的分析

我國貨運輸航線多呈散射狀分布，涉及多個海區。貨物的流向規律是對相關貨物種類以及屬性的詳細分類，分類后的貨物再按照其流向、噸位以及時間要求重新編組，選擇適合船舶的類型將相關貨物運往世界各地。遠洋運輸中船舶編號以及航次號等重要內容均記錄在運輸報文內。作為船運公司的調度主管，既需要明白相關的基層船舶需要運輸貨物的種類以及數量，還應了解相關貨物運輸船舶的類型、裝貨港、卸貨港以及時間等多維度的相關規律，如我國沿海每年年初有大量的煤炭需要運輸，其中貨物、港口、船舶以及時間這4個維度之間就存在一定的運輸規律。通過對這些維度間的關聯進行分析，就可以更加科學地布局航線、合理地安排時間，并有針對性地選擇船舶類型。

3.5 對港口船舶運營鏈的分析

當今的港口已經和相關的行業形成了一體化的貿易共同體結構，如貨物的裝卸、倉儲以及配送等。經過對某一時間段進港船舶的相關信息進行研究，利用相關的數據挖掘技術可以實現船舶的準確分布圖，利用這一規律可以對今后港口的發展提供理論依據。針對港口船舶運營調度與其他相關行業配合度的分析，可幫助港口發展業務并完成相關的決策性工作，從而提高港口的業務水平。

4 結束語

由于船岸通信技術以及數據存儲技術的進步，航運企業中的船舶調度數據量不斷攀升，應利用豐富的數據資源大力發展數據挖掘技術在海事領域中的應用，掌握遠洋航行數據的特征及其內部規律，利用挖掘的知識和規律開發研究智能化運輸，使遠洋航運事業步入一個嶄新的發展階段。