基于改進K近鄰算法的船舶通航環境智能識別

王壯　李嘉源　黃連忠　王凱　姜雅喬　馬冉祺

摘要：為實現船舶能效的智能優化，從船舶通航環境出發，研究船舶通航環境的智能識別方法。基于所獲得的船舶通航環境大數據，建立基于改進K均值聚類算法的船舶通航環境類別知識庫，設計相關系數加權的K近鄰算法，實現船舶通航環境的智能識別。實例分析結果表明，此基于改進K近鄰算法的智能識別方法的識別準確率可達97.25%，相對于未改進的K近鄰算法，準確率提高7.81%。所提出的智能識別方法可為基于通航環境智能識別的船舶分段航速智能優化方法的研究奠定基礎。

關鍵詞：通航環境; K均值聚類; K近鄰算法; 智能識別

中圖分類號：? U676.3

文獻標志碼：A

Intelligent identification of ship navigation environment

based on improved K-nearest neighbor algorithm

WANG Zhuang， LI Jiayuan， HUANG Lianzhong， WANG Kai，

JIANG Yaqiao， MA Ranqi

（Marine Engineering College， Dalian Maritime University， Dalian 116026， Liaoning， China）

Abstract：

In order to realize the intelligent optimization of ship energy efficiency， starting from the ship navigation environment， the intelligent identification method of the ship navigation environment is studied. Based on the obtained ship navigation environment big data， a knowledge base of ship navigation environment categories based on the improved K-means clustering algorithm is established， and a K-nearest neighbor algorithm weighted by correlation coefficients is designed to realize the intelligent identification of ship navigation environment. The example analysis results show that， the identification accuracy of the intelligent recognition method based on the improved K-nearest neighbor algorithm can reach 97.25%， which can increase the accuracy rate by 7.81% compared with the unimproved K-nearest neighbor algorithm. The proposed intelligent identification method can lay the foundation for the research on the intelligent optimization method of ship segmentation speed based on the intelligent identification of navigation environment.

Key words：

navigation environment; K-means clustering; K-nearest neighbor algorithm; intelligent identification

0 引 言

船舶在航行期間所處的通航環境對船舶能效有重要影響，在燃油價格高居不下[1]、水運能源消耗量大、船舶排放對環境造成污染的背景下[2-4]，節能減排一直是航運領域的熱點話題。當船舶在水面航行時，風、浪、流等通航環境要素會對船舶運行狀態產生影響，通航環境能夠引起船舶的附加阻力，如風阻、波浪增阻等，從而使得船舶的總阻力增加，進而影響船舶的航行和能效水平。IMO對某型船的研究表明，船舶推進力中有三分之一左右用于克服由興波、水流和風速等環境因素引起的增阻[5]。在通航環境研究方面：張寶吉[6]和KURODA等[7]提出了船舶波浪增阻的簡化算法;王典[8]通過在非結構網格上模擬由水和空氣構成的自由界面問題，對水面波浪進行數值模擬，并分析了其對船舶航行的影響;WANG等[9]考慮多變的通航環境對船舶能效進行了優化;YAN等[10]考慮通航環境對內河船舶航速進行了優化。船舶航行環境的特殊性和復雜性也會對船舶動力系統的工況和運行狀態產生一定的影響，進而影響船舶動力系統的能耗水平。例如，當船舶在順水中航行時，因水流方向與船舶前進方向相同，螺旋槳的對水速度有所下降，使螺旋槳的特性曲線左移，主機運行工況點發生改變，功率和轉速均有所下降。[11]綜上所述，通航環境會影響船舶航行或動力系統，進而影響船舶能效水平。在基于通航環境對航速進行分段優化的研究中，將航線智能分為通航環境近似的航段是實現有效航速優化的關鍵，然而目前尚缺少對通航環境智能識別方法的研究。本文提出一種通航環境智能識別方法，通過改進K近鄰算法，可實現通航環境的精準識別，為實現船舶航線智能分段提供依據。

1 通航環境智能識別方法及意義

風、浪、流的變化會影響船舶的總阻力變化，進而影響主機功率和燃油消耗率的變化。通航環境的變化也會影響航行時間和航線的選擇[12]。為實現船舶通航環境的智能識別，需要先收集通航環境數據，再應用智能識別算法實現。本文從船舶通航環境入手，設計船舶通航環境智能識別方法。該方法實現過程如圖1所示，主要包括以下幾個步驟：

步驟1 獲取船端數據，通過船上的數據采集設備采集船端數據并通過海事衛星將數據傳到岸端。

步驟2 獲取氣象數據，通過歐洲氣象中心網站下載航線上的氣象數據。

步驟3 建立通航環境數據庫，將船端數據和氣象數據按時間序列整合在一起。

步驟4 收集數據并建立通航環境類別知識庫，通過改進的K均值聚類算法實現。

步驟5 對新通航環境進行智能識別，通過改進的K近鄰算法實現。

對于定航線的船舶，在航程和航行時間一定的情況下，依據不同的通航環境將航線劃分為航段進而優化航速是提高船舶經濟性的一種有效手段。通航環境的智能識別可以為航段劃分提供依據，并且根據通航環境預報可以實現航段的動態劃分，實現航速的動態優化，使整個航次的油耗降低。

2 實船數據采集與處理

2.1 目標船數據采集

為實現通航環境的智能識別，需要采集船舶通航環境和能效數據并建立數據庫。所采集的參數主要包括風速、風向、流速、流向、特征波高、航速、燃油消耗量等，這些數據的采集主要基于目標船“宇中?！碧柎▓D2）實現?！坝钪泻！碧柎闹饕獏狄姳?。

實船數據采集設備包括GPS定位儀、計程儀和燃油流量計，見圖3。

2.2 數據處理

通過GPS定位儀獲得目標船定速航行航線上的經度、緯度、船舶對地航速、航向數據;通過歐洲氣象中心下載NC文件并通過編輯時空插值程序獲得目標船航線上絕對風速、絕對風向、特征波高數據;通過計程儀采集船舶對水航速以及船舶對地航速和航向進行矢量計算，得到洋流流速、流向數據;通過燃油流量計采集流量數據，計算得到主機油耗率數據;最后剔除異常值，建立通航環境數據庫。通航環境數據庫總共有24 814組數據，部分數據見表2。

3 基于改進K均值算法的通航環境類別知識庫

3.1 改進K均值算法

K均值算法是一種無監督學習算法，采用該算法能夠在大量的樣本數據中發現內部潛在的類別。K均值算法雖然可以實現對數據的聚類，并能夠找出各個類別的聚類中心，但是不同的通航環境特征屬性（風速、風向、流速、流向、特征波高等）對船舶航速的影響是不同的，船舶的燃油消耗量和營運收入又與航速密切相關[13]。因此，為增強聚類后同一簇間數據的相關性，得到良好的聚類效果，縮小數據間的差異，在計算樣本特征屬性數據與聚類中心的距離時，本文引入權重系數

ωa（a代表樣本特征屬性，即風速、風向、流速、流向、特征波高等）改進K均值聚類算法，其主要步驟如下：

步驟1 利用式（1）計算船舶通航環境數據及航速和油耗率數據的相關性系數[14]。

式中：cov（X，Y）是X和Y的協方差;var（X）和var（Y）分別為X和Y的方差。通過計算得到船舶通航環境數據及航速和油耗率數據的相關性系數矩陣圖，見圖4。

步驟2 計算權重系數。根據圖4第一行可知通航環境特征屬性與航速的相關系

數分別為：r1=-0.52，r2=-0.29，r3=-0.31，r4=-0.25，r5=-0.22，則權重系數的計算公式為

步驟5 根據式（4）計算得到樣本數據聚類后類別ci，直到式（5）收斂并得到聚類中心。

步驟6 驗證函數是否收斂，收斂公式為

式中：J代表所有研究對象的平方誤差總和;p為空間中的點，即數據對象;mi是ci的平均值。按照這個準則生成的結果簇趨向于獨立和緊湊[15]。

步驟7 若函數不收斂，則根據式（6）更新聚類中心，得到新的聚類中心

，并轉到步驟4，直到J的值不再發生變化。

為驗證改進算法的效果，對改進前后的算法進行對比分析，采用未改進的K均值聚類算法和改進的K均值聚類算法對風速、風向、特征波高聚類，聚類后的對比散點圖見圖5。改進K均值聚類算法前，聚類散點比較集中，這是因為在改進前樣本的特征屬性權重相同，即風速、風向、特征波高對航速的影響相同，而實際上風速、風向、特征波高對航速的影響不同。改進K均值聚類算法后，聚類散點分布稍有分散，這是因為改進后樣本的特征屬性權重不同，即風速、風向、特征波高對航速的影響不同，與實際相符。

3.2 建立通航環境類別知識庫

利用上述改

進K均值聚類算法步驟對通航環境5維數據進行聚類。選取K值為16，算法經過56次迭代后收斂，最后得到每個樣本的類別及其聚類中心。表3就是利用改進的K均值聚類算法建立

的通航環境類別知識庫。通航環境類別知識庫在驗證船舶通航環境智能識別準確率時作為訓練樣本數據，為下文基于改進K近鄰算法的通航環境智能識別對比驗證奠定基礎。

此外，通過上述方法獲得各個聚類類別的數量，見表4。各個類別分布相對比較均勻，沒有出現某一類的數量極多或某一類的數量極少的情況，這說明在經過選取和處理后，異常的數據已經被完全剔除，所建立的通航環境類別知識庫是合理的。

4 基于改進K近鄰算法的通航環境智能識別

船舶在航行過程中，通過海事衛星定時接收航線上的通航環境預報數據，然后根據智能識別算法識別航線上的通航環境類別。圖6為船舶航行中的通航環境智能識別流程。

4.1 改進K近鄰算法

由于在建

立通航環境類別知識庫時，需要考慮通航環境與航速的相關性，通航環境智能識別需要將通航環境類別知識庫作為識別的樣本數據。如果利用未改進的K近鄰算法進行識別，則每個通航環境特征屬性對航速的影響權重是相同的，會使算法識別不準確。為提高算法的準確性，本文引入權重系數ωl對K近鄰算法進行改進。ωl的計算方法與上文改進K均值聚類算法時所用的公式是一樣的，即ωl=ωa。改進K近鄰算法的步驟如下：

步驟1 構建訓練樣本集

[WTHX]X[WTBX]。

步驟2 設定K的初值。K值的確定沒有統一的方法，需要反復試驗才能獲得。

步驟3 在訓練樣本集中選出與測試樣本最近的k個樣本。樣本點

4.2 K近鄰算法改進前后智能識別對比驗證

改進K近鄰算法中的K是一個非常重要的參數，K值選得過小會使分類不精確，選得過大則會增加噪聲，降低分類效果。選取通航環境類別知識庫，共16類24 814組數據作為訓練樣本;每類數據選取200組，共有3 200組數據作為測試樣本。經過反復地選取K值，統計識別錯誤樣本的數量，得到K取337時分類識別效果良好。圖7為K取337時的測試結果：采用未改進的K近鄰算法識別錯誤的測試樣本組數為338組，識別準確的測試樣本組數為2 862組，識別準確率為89.44%;采用改進的K近鄰算法識別錯誤的測試樣本組數為88組，識別準確的測試樣本組數為3 112組，識別準確率為97.25%。通過對比得知，對K近鄰算法改進后其通航環境智能識別的準確率提高了7.81%，從而驗證了改進的K近鄰算法具有良好的智能識別效果。

4.3 通航環境智能識別應用

圖8是船舶在定速航行狀態下，應用通航環境智能識別算法對航線智能分段的示意圖，圖中每個航段Wi的通航環境是相似的。

5 結 論

本文基于實船數據，首先構建了數據獲取的渠道。船端數據通過實船數據傳感器采集獲取，氣象數據從歐洲氣象中心網站下載獲取。其次，設

計了K均值聚類算法的改進方法。由于船舶不同的通航環境特征屬性對航速的影響不同，加入權重系數后更能體現通航環境對航速的影響作用，本文引入權重系數ωa對K均值聚類算法進行了改進。最后，設計了K近鄰算法的改進方法。由于在實現通航環境智能識別時將通航環境類別知識庫作為訓練樣本，為提高識別準確率，針對未改進的K近鄰算法對每個特征屬性權重相同的問題，引入權重系數ωl對K近鄰算法進行了改進。用改進的K近鄰算法對3 200組測試樣本進行識別，準確率達到97.25%，比改進前K近鄰算法的識別準確率提高了7.81%。本文提出的通航環境智能識別方法，可以為基于通航環境智能識別的船舶航線智能分段優化方法的研究奠定基礎。

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（編輯 賈裙平）

收稿日期： 2020-01-06

修回日期： 2020-03-20

基金項目：

國家自然科學基金（51909020）;中央高校基本科研業務費專項資金（3132019194）;無人船協同創新研究院種子基金（3132019009）;遼寧省自然科學基金（2019-BS-023）; 長江航道局科技項目（201930004）

作者簡介：

王壯（1992—），男，河北保定人，碩士研究生，研究方向為現代輪機管理，（E-mail）2410232911@qq.com;

李嘉源（1996—），男，吉林白山市，碩士研究生，研究方向為現代輪機管理，（E-mail）lijiayuan0320@163.com;

黃連忠（1969—），男，遼寧大連人，教授，碩導，博士，研究方向為船舶智能能效，（E-mail）lzhuang@dlmu.edu.cn