CN112801376A - 确定船只的预计到达时间的方法、装置和存储介质 - Google Patents
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Abstract
本申请实施例公开了一种确定船只的预计到达时间的方法、装置和存储介质,属于海运技术领域。所述方法包括:确定目标船只当前的航行任务对应的目标航线和目标船只的当前航行位置,获取目标船只的当前速度信息;获取目标航线对应的历史航行数据,其中,历史航行数据,包括目标航线的除起点港口和终点港口之外的每个港口对应的参考停留时长、目标航线的除终点港口之外的每个港口到下一个港口的参考航行时长、目标航线的多个参考航行位置和每个参考航行位置对应的参考速度信息;基于当前航行位置、当前速度信息、历史航行数据和当前时间,确定目标船只到达目标航线中的目标港口的预计到达时间。采用本申请,可以提高ETA预测的准确性。
Description
技术领域
本申请涉及海运技术领域,特别涉及一种确定船只的预计到达时间的方法、装置和存储介质。
背景技术
随着经济的全球化发展,贸易壁垒减弱,国际间的贸易增加,企业间的跨国运输业务量也在增加,海运行业也在不断地发展壮大。
在海运过程中,船只按航线航行,每条航线由顺序排列的多个港口组成。船只公司会向客户提供船只到达某港口的预计到达时间(estimated time of arrival,ETA),该港口可以是航线上的任一港口。客户可以基于ETA来安排后续的港口清关、本地运输、生产计划、港到仓的运输计划、生产排产计划等事宜。
在实现本申请的过程中,发明人发现相关技术至少存在以下问题:
一般ETA的计算都是基于计划航速、计划在每个港口的停留时间和港口间的航行距离进行粗略计算得到的。然而,航海过程存在很大的不确定因素,仅凭计划来计算ETA,计算出的ETA的准确度很低,经常会与实际相差数天。
发明内容
本申请实施例提供了一种确定船只的预计到达时间的方法、装置和存储介质,可以解决ETA准确度低的问题。所述技术方案如下:
第一方面,提供了一种确定船只的ETA的方法,该方法包括:确定目标船只当前的航行任务对应的目标航线和目标船只的当前航行位置,获取目标船只的当前速度信息。获取目标航线对应的历史航行数据。基于当前航行位置、当前速度信息、历史航行数据和当前时间,确定目标船只到达目标航线中的目标港口的预计到达时间。
其中,所述历史航行数据,包括所述目标航线的除起点港口和终点港口之外的每个港口对应的参考停留时长、所述目标航线的除终点港口之外的每个港口到下一个港口的参考航行时长、所述目标航线的多个参考航行位置、每个参考航行位置对应的参考速度信息。历史航行数据还可以包括每个参考航行位置对应的剩余航行距离。
历史航行数据可以是使用之前的航行数据进行一些统计运算得到。
历史航行数据可以通过大量的历史数据计算得出,这样在进行ETA预测时,可以充分参考目标航线的历史航行情况,因为在历史航行过程中,目标航线上的各种不确定因素就已经产生了影响,所以基于历史航行数据预测ETA具有更强的准确性。
在一种可能的实现方式中,在目标航线的多个参考航行位置中,确定与当前航行位置距离最近的目标参考航行位置。确定在目标航线中目标参考航行位置与目标港口之间的途径港口。在历史航行数据中,获取每个途经港口对应的参考停留时长、每个途径港口到下一个港口的参考航行时长、及目标参考航行位置对应的参考速度信息。基于当前速度信息和目标参考航行位置对应的参考速度信息,确定预测速度。基于每个途经港口对应的参考停留时长、每个途径港口到下一个港口的参考航行时长、预测速度、目标参考航行位置和当前时间,确定目标船只到达目标航线中的目标港口的预计到达时间。
其中,目标港口是目标航线中想要预测ETA的港口,在实际应用中,可以对目标航线的一个目标港口进行ETA预测,也可以对多个目标港口都进行ETA预测,可以对每个需要预测ETA的目标港口分别按照本申请实施例中的方法来预测ETA。
确定预测速度的方法有很多种。例如,参考速度信息是一个单一的速度值,当前速度信息是当前的平均速度或实时速度,可以对参考速度信息和当前速度信息进行加权运算,得到预测速度。又例如,参考速度信息是一系列速度值,当前速度信息是当前的平均速度或实时速度,也可以对参考速度信息和当前速度信息进行加权运算,得到预测速度。
上述方式可以更准确的预测ETA。
在一种可能的实现方式中,参考航行位置对应的参考速度信息,包括参考航行位置对应的多个历史速度的正态分布的第一速度期望值和第一标准差。当前速度信息,包括目标船只在航行任务的过程中由当前航行位置开始向前的连续预设数目个航行位置分别对应的平均速度的正态分布的第二速度期望值和第二标准差,其中,每个航行位置对应的平均速度为目标船只在航行位置和前一个航行位置之间的平均速度。基于第一速度期望值、第一标准差、第二速度期望值、第二标准差和卡尔曼滤波算法,确定预测速度。
采用两个正态分布进行速度预测,同时通过卡尔曼滤波算法滤除数据中的噪声,可以使ETA预测更加准确。
在一种可能的实现方式中,在目标航线中,确定目标参考航行位置的下一个港口。在目标航线的多个参考航行位置中,确定目标参考航行位置的下一个港口对应的进港参考航行位置。在目标航线的多个参考航行位置中,确定目标参考航行位置的下一个港口对应的减速参考航行位置。
如果在目标航线中目标参考航行位置位于减速参考航行位置之前,则确定目标参考航行位置至减速参考航行位置的第一航行距离,基于第一航行距离和预测速度,确定第一预测航行时长。
对于减速参考航行位置与进港参考航行位置之间的所有参考航行位置以及减速参考航行位置中的每个参考航行位置,确定参考航行位置与下一个参考航行位置之间的第二航行距离,并在历史航行数据中,获取参考航行位置的参考速度信息,基于第二航行距离和参考航行位置的参考速度信息,确定参考航行位置对应的第二预测航行时长。
基于每个途经港口对应的参考停留时长、每个途径港口到下一个港口的参考航行时长、第一预测航行时长、每个第二预测航行时长和当前时间,确定目标船只到达目标航线中的目标港口的预计到达时间。
其中,减速参考航行位置,是船只进入港口前需要开始减速的参考航行位置。船只到达进港参考航行位置附近,就可以认为已经进港。
上述方法充分考虑了入港前提前减速的过程对ETA的影响,能够更好的提高ETA预测的准确度。
在一种可能的实现方式中,如果在目标航线中目标参考航行位置不位于减速参考航行位置之前,则对于目标参考航行位置与进港参考航行位置之间的所有参考航行位置以及目标参考航行位置中的每个参考航行位置,确定参考航行位置与下一个参考航行位置之间的第三航行距离,并在历史航行数据中,获取参考航行位置的参考速度信息,基于第三航行距离和参考航行位置的参考速度信息,确定参考航行位置对应的第三预测航行时长。
基于每个途经港口对应的参考停留时长、每个途径港口到下一个港口的参考航行时长、每个第三预测航行时长和当前时间,确定目标船只到达目标航线中的目标港口的预计到达时间。
上述方法充分考虑了入港前提前减速的过程对ETA的影响,能够更好的提高ETA预测的准确度。
在一种可能的实现方式中,在目标航线的多个参考航行位置中,确定目标参考航行位置的下一个港口对应的预设进港范围内的至少一个参考航行位置,将至少一个参考航行位置中最先的参考航行位置,确定为进港参考航行位置。
其中,预设进港范围可以是已港口的位置为圆心,基于预设半径确定的圆形范围。
上述提供了一种较为精确的确定进港参考航行位置的方法。
在一种可能的实现方式中,历史航行数据还包括在目标航线中每个参考航行位置对应的剩余航行距离,参考航行位置对应的剩余航行距离为参考航行位置至终点港口的航行距离。在进港参考航行位置之前的各参考航行位置中,基于每个参考航行位置对应的剩余航行距离,确定与进港参考航行位置的航行距离最接近于预设减速距离的参考航行位置,作为目标参考航行位置的下一个港口对应的减速参考航行位置。
其中,预设减速距离是船只进入港口前进行减速所需的距离。
上述提供了一种较为精确的确定减速参考航行位置的方法。
在一种可能的实现方式中,历史航行数据还包括在目标航线中每个参考航行位置对应的剩余航行距离,参考航行位置对应的剩余航行距离为参考航行位置至终点港口的航行距离。确定目标参考航行位置对应的剩余航行距离与减速参考航行位置对应的剩余航行距离的差值,得到第一航行距离。确定参考航行位置对应的剩余航行距离与下一个参考航行位置对应的剩余航行距离的差值,得到第二航行距离。
基于预存的各参考航行位置对应的剩余航行距离,计算目标参考航行位置至减速参考航行位置的航行距离,以及减速参考航行位置与进港参考航行位置之间相邻参考航行位置之间的航行距离,这样,可以通过简单的减法就能够快速的计算出相应的航行距离,可以提高ETA预测过程的处理效率。
在一种可能的实现方式中,获取目标航线对应的多次历史航行任务对应的航行任务数据。基于多次历史航行任务对应的航行任务数据,生成目标航线对应的历史航行数据。
其中,航行任务数据包括多个历史航行位置和多个历史航行位置分别对应的时间。
获取目标航线对应的多次历史航行任务对应的初始航行任务数据。对于每次历史航行任务,对历史航行任务的多个初始历史航行位置,按时间进行去重处理,得到去重处理后的多个初始历史航行位置。分别以目标航线的起点港口和终点港口的位置为圆心,基于预设半径,确定起点港口的预设进港范围和终点港口的预设进港范围。对于每次历史航行任务,在去重处理后的多个初始历史航行位置中,确定在起点港口的预设进港范围内且时间最后的第一初始历史航行位置,确定终点港口的预设进港范围内切时间最先的第二初始历史航行位置,将第一初始历史航行位置和第二初始历史航行位置对应的时间之差,确定为航行时长,在多次历史航行任务中,丢弃航行时长不合理的历史航行任务的初始航行任务数据。对于每次历史航行任务(是经过丢弃处理后剩余的历史航行任务),去除时间在第一初始历史航行位置及在第二初始历史航行位置之后的初始历史航行位置,将剩余的多个初始历史航行位置和对应的时间,确定为历史航行任务对应的航行任务数据。
基于大量的历史数据生成历史航行数据,用于ETA预测,可以提高ETA预测的准确度。
在一种可能的实现方式中,对于每次历史航行任务,基于所述目标航线中每个港口对应的预设进港范围、所述历史航行任务对应的多个历史航行位置以及每个历史航行位置对应的时间,确定在所述历史航行任务中所述目标航线的除起点港口和终点港口之外的每个港口对应的停留时长、以及所述目标航线的除终点港口之外的每个港口到下一个港口的航行时长。
对不同历史航行任务中所述目标航线的除起点港口和终点港口之外的每个港口对应的停留时长,计算平均值,得到所述目标航线的除起点港口和终点港口之外的每个港口对应的参考停留时长,对不同历史航行任务中所述目标航线的除终点港口之外的每个港口到下一个港口的航行时长,计算平均值,得到所述目标航线的除终点港口之外的每个港口到下一个港口的参考航行时长。
对于每次历史航行任务,基于所述历史航行任务中相邻历史航行位置之间的航行距离,确定每个历史航行位置到所述目标航线的终点港口的剩余航行距离,基于每个历史航行位置对应的剩余航行距离,对所述历史航行任务中的历史航行位置进行收敛处理,使剩余航行距离的每个取值范围只对应有一个历史航行位置,其中,每个取值范围的上下限差值相同,任意两个取值范围不存在交集,且多个取值范围相邻排列。
在所述目标航线所属的地理区域中确定地理网格,所述地理网格包括多个均匀相邻分布的相同尺寸的单元格。
对于包含多个历史航行位置的目标单元格,将所述目标单元格的中心确定为所述目标航线对应的待定航行位置,基于所述目标单元格中的每个历史航行位置对应的剩余航行距离,确定所述待定航行位置对应的剩余航行距离,将所述目标单元格中多个历史航行位置对应的历史速度的正态分布的第一速度期望值和第一标准差,确定为所述待定航行位置对应的第一速度期望值和第一标准差。
对所述目标航线对应的各待定航行位置和每个待定航行位置对应的剩余航行距离,进行曲线拟合处理,得到每个待定航行位置对应的调整后的待定航行位置和对应的调整后的剩余航行距离,将每个调整后的待定航行位置和对应的调整后的剩余航行距离,分别作为所述目标航线的参考航行位置和对应的剩余航行距离,并将每个待定航行位置对应的第一速度期望值和第一标准差,确定为对应的参考航行位置所对应的第一速度期望值和第一标准差,得到每个参考航行位置对应的参考速度信息。
通过去重、两次均匀化收敛过程,使得到的航行数据对曲线拟合更有价值,而且通过曲线拟合对航行位置等数据进行调整,使得最终得到的历史航行数据能够更好的还原目标航线真实航行过程的特点,从而,有利于提高ETA预测的准确性。
第二方面,提供了一种确定船只的预计到达时间的装置,该装置包括一个或多个模块,该一个或多个模块用于实现第一方面及其可能的实现方式的方法。
第三方面,提供了一种计算设备,所述计算设备包括存储器和处理器,所述存储器用于存储计算机指令;
所述处理器执行所述存储器存储的计算机指令,以执行第一方面及其可能的实现方式的方法。
第四方面,提供了一种计算机可读存储介质,其特征在于,所述计算机可读存储介质存储有计算机程序代码,当所述计算机程序代码被计算设备执行时,所述计算设备执行第一方面及其可能的实现方式的方法。
第五方面,提供了一种计算机程序产品,其特征在于,所述计算机程序产品包括计算机程序代码,在所述计算机程序代码被计算设备执行时,所述计算设备执行第一方面及其可能的实现方式的方法。
本申请实施例提供的技术方案带来的有益效果是:
本申请实施例中,基于当前航行位置、当前速度信息、历史航行数据和当前时间,确定目标船只到达目标航线中的目标港口的预计到达时间。历史航行数据是对历史实际航行过程中产生的各种相关数据进行统计计算得到的,这样在基于历史航行数据进行ETA预测时,可以充分参考目标航线的历史航行情况,因为在历史航行过程中,目标航线上的各种不确定因素都会对航行数据产生影响,所以基于历史航行数据预测ETA具有更高的准确性。
附图说明
图1是本申请实施例提供的一种海运管理***的框架示意图;
图2是本申请实施例提供的一种管理服务器的结构示意图;
图3是本申请实施例提供的一种终端设备的结构示意图;
图4是本申请实施例提供的一种查询设备的结构示意图;
图5是本申请实施例提供的一种生成历史航行数据的方法流程图;
图6是本申请实施例提供的一种确定船只的ETA的方法流程图;
图7是本申请实施例提供的一种确定船只的ETA的方法流程图;
图8是本申请实施例提供的一种确定船只的ETA的方法流程图;
图9是本申请实施例提供的一种计算ETA的原理示意图;
图10是本申请实施例提供的一种确定船只的ETA的装置的结构示意图。
具体实施方式
本申请实施例提供了一种确定船只的ETA的方法,该方法可以应用在海运管理***中,海运管理***用于对船只的航行信息进行统计,并基于统计的航行信息进行后续处理,例如,预测船只ETA,评估船只航行状态,等。
如图1所示,海运管理***可以包括管理服务器11、船只和查询设备12。管理服务器可以是一台单独的服务器,也可以是运行在实体机上的虚拟机,还可以是一个服务器组,服务器组中的每台服务器可以分别负责方法过程中的不同处理。船只上设置有终端设备13,终端设备13负责采集船只的航行信息,并与管理服务器进行通信。查询设备12可以是终端设备也可以是服务器,用于向管理服务器11查询船只的相关信息。
如图2所示,管理服务器11可以包括处理器111、存储器112和通信部件113等。
处理器可以是中央处理器(central processing unit,CPU),处理器可以用于统计各个航线的历史航行数据,还可以用于基于历史航行数据和船只当前的航行数据计算船只到达目标港口的ETA,等等。
存储器可以是各种易失性存储器或非易失性存储器,如固态硬盘(solid statedisk,SSD)、动态随机存取存储器(dynamic random access memory,DRAM)内存等。存储器可以用于确定船只的预计到达时间的处理过程中的预存数据、中间数据和结果数据,例如,每条航线对应的历史航行数据、船只当前航行任务的航行数据、船只到达目标港口的ETA等。
通信部件可以是有线网络连接器、无线保真(wireless fidelity,WiFi)模块、蓝牙模块、蜂巢网通信模块等。通信部件可以用于与其他设备进行数据传输,其他设备可以是其他服务器、也可以是终端设备、还可以是查询设备等。例如,通信部件可以接收终端设备发送的船只的航行位置等信息,通信部件还可以向查询设备发送ETA等数据,等等。
如图3所示,终端设备13可以包括处理器131、存储器132、定位部件133和通信部件134等。
定位部件用于确定船只的航行位置。
处理器可以是CPU,处理器用于获取航行位置等船只的相关信息等处理。
存储器可以是各种易失性存储器或非易失性存储器,如SSD、DRAM内存等。存储器可以用于航行位置等船只的相关信息。
通信部件可以是有线网络连接器、WiFi模块、蓝牙模块、蜂巢网通信模块等。通信部件可以用于与管理服务器进行通信,例如,通信部件可以向管理服务器发送船只的航行位置等数据。
如图4所示,查询设备12可以包括处理器121、存储器122、通信部件123、输入部件124和显示部件125等。
处理器可以是CPU,处理器用于基于用户输入的指令生成某数据的查询消息。
存储器可以是各种易失性存储器或非易失性存储器,如SSD、DRAM内存等。存储器可以用于存储管理服务器反馈的各种数据,如船只的ETA等。
通信部件可以是有线网络连接器、WiFi模块、蓝牙模块、蜂巢网通信模块等。通信部件可以用于与管理服务器进行通信,例如,通信部件可以向管理服务器发送ETA查询请求,并接收管理服务器发送的ETA,等等。
显示部件可以为显示器、投影仪等。显示部件可以用于显示数据获取的操作界面,还可以用于显示管理服务器发送的数据,如ETA等。
输入部件可以是触控屏、触控板、键盘、鼠标等。
基于上述海运管理***,本申请实施例提供了一种生成历史航行数据的方法,历史航行数据作为预测ETA的参考数据,相应的方法可以如下:
获取目标航线对应的多次历史航行任务对应的航行任务数据。基于多次历史航行任务对应的航行任务数据,生成目标航线对应的历史航行数据。其中,航行任务数据包括多个历史航行位置和多个历史航行位置分别对应的时间。
获取目标航线对应的多次历史航行任务对应的航行任务数据的处理可以如下:
第一步,获取目标航线对应的多次历史航行任务对应的初始航行任务数据。
其中,初始航行任务数据包括多个初始历史航行位置和每个初始历史航行位置分别对应的时间。初始历史航行位置可以为经纬度坐标,由于东经西经的关系,在+180°到-180°之间存在过度关系,对初始历史航行位置中的经度进行一个转换处理:对于经度数值为负的数据,在其基础上+360°。目标航线可以是任一航线
在实施中,每次历史航行任务是船只基于某条航线的一次航行过程。在船只航行的过程中,船只上的终端设备会按照一定的规则向管理服务器发送位置通知,例如按周期发送位置通知。位置通知中可以包括全球定位***(Global Positioning System,GPS)定位信息和对应的时间,其中,包括经度和纬度。位置通知中还可以包括船只标识、航行任务标识和航线标识。管理服务器接收到这些信息后,可以将其对应存储。在一次航行任务中,船只的终端设备会向管理服务器发送非常大量的位置通知。管理服务器可以将这次航行任务的所有定位信息和时间,与航行任务标识和航线标识对应存储。这样,即得到该航线的一次历史航行任务的多个初始历史航行位置和每个初始历史航行位置分别对应的时间,即为此次历史航行任务的初始航行任务数据。
基于上述处理方式,管理服务器针对每条航线都可以获取到大量的历史航行任务的初始航行任务数据。
第二步,对于每次历史航行任务,对历史航行任务的多个初始历史航行位置,按时间进行去重处理,得到去重处理后的多个初始历史航行位置。
这样,每个历史航行任务中相同时间的初始历史航行位置只保留一个。
第三步,分别以目标航线的起点港口和终点港口的位置为圆心,基于预设半径,确定起点港口的预设进港范围和终点港口的预设进港范围。
第四步,对于每次历史航行任务,在去重处理后的多个初始历史航行位置中,确定在起点港口的预设进港范围内且时间最后的第一初始历史航行位置,确定终点港口的预设进港范围内且时间最先的第二初始历史航行位置,将第一初始历史航行位置和第二初始历史航行位置对应的时间之差,确定为航行时长,在多次历史航行任务中,丢弃航行时长不合理的历史航行任务的初始航行任务数据。
第一初始历史航行位置可以认为是起点航行位置,第二初始历史航行位置可以认为是结束航行位置。
航行时长不合理的确定方法有很多种。例如,可以对所有历史航行任务的航行时长按大小顺序进行排列,排在前a%或排在后b%的航行时长确定为不合理的航行时长,a和b是预设数值,可以相等也可以不等。又例如,可以计算所有航行时长的平均值,并计算每个航行时长与平均值的商,对应的商大于c或小于d的航行时长确定为不合理的航行时长。
步骤五,对于每次历史航行任务(该步骤和后续步骤中的历史航行任务,是经过步骤四丢弃处理后剩余的历史航行任务),去除时间在第一初始历史航行位置及在第二初始历史航行位置之后的初始历史航行位置,将剩余的多个初始历史航行位置和对应的时间,确定为历史航行任务对应的航行任务数据。
对于目标航线,每次历史航行任务对应的初始航行任务数据可以分别记做M1、M2……Mn,每次历史航行任务对应的航行任务数据可以分别记做N1、N2……Nn。
下面对生成目标航线对应的历史航行数据的过程进行详细说明,参见图5,可以包括如下步骤:
501,对于每次历史航行任务,基于目标航线中每个港口对应的预设进港范围、历史航行任务对应的多个历史航行位置以及每个历史航行位置对应的时间,确定在历史航行任务中目标航线的除起点港口和终点港口之外的每个港口对应的停留时长、以及目标航线的除终点港口之外的每个港口到下一个港口的航行时长。
在实施中,可以以每个港口的位置为圆心,基于预设半径,确定每个港口对应的一个范围,作为港口的预设进港范围。
对于每次历史航行任务,在历史航行任务的多个历史航行位置中,确定每个港口对应的预设进港范围所包含的多个历史航行位置对应的时间,作为每个港口对应的多个在港时间。将除起点港口和终点港口之外每个港口(可称为中间港口)对应的多个在港时间中最先的时间作为进港时间、最后的时间作为离港时间,将离港时间与进港时间的差值,确定为相应的中间港口的停留时长。经过上述步骤五的处理,起点港口只有一个在港时间,可以作为起点港口的离港时间,终点港口也只有一个在港时间,可以作为终点港口的进港时间。进而,对于目标航线任意两个相邻的港口,计算后一个港口的进港时间与前一个港口的离港时间的差值,得到目标航线的除终点港口之外的每个港口到下一个港口的航行时长。
502,对不同历史航行任务中目标航线的除起点港口和终点港口之外的每个港口对应的停留时长,计算平均值,得到目标航线的除起点港口和终点港口之外的每个港口对应的参考停留时长,对不同历史航行任务中目标航线的除终点港口之外的每个港口到下一个港口的航行时长,计算平均值,得到目标航线的除终点港口之外的每个港口到下一个港口的参考航行时长。
503,对于每次历史航行任务,基于历史航行任务中相邻历史航行位置之间的航行距离,确定每个历史航行位置到目标航线的终点港口的剩余航行距离,基于每个历史航行位置对应的剩余航行距离,对历史航行任务中的历史航行位置进行收敛处理,使剩余航行距离的每个取值范围只对应有一个历史航行位置。
其中,每个取值范围的上下限差值相同,任意两个取值范围不存在交集,且多个取值范围相邻排列。也即各取值范围是等长且相邻连续排列的。航行距离可以认为是两个航行位置之间的地球球面距离。
在确定每个历史航行位置对应的剩余航行距离后,可以先基于剩余航行距离进行一下去重,对应的剩余航行距离相同的历史航行位置,只保留一个。
对剩余航行距离按照从小到大排列,获取预设的取值范围长度值W(单位可以是千米)。确定多个相邻的长度值为W的取值范围,即0-W、W-2W……nW-(n+1)W。对于每个取值范围,确定取值范围包含的剩余航行距离,确定这些剩余航行距离的平均值,对这些剩余航行距离对应的历史航行位置的经度纬度分别取平均,基于经度平均值和纬度平均值确定收敛后的历史航行位置,将剩余航行距离的平均值,确定为收敛后的历史航行位置对应的剩余航行距离。
这样,每个长度为W的取值范围内只剩下一个剩余航行距离,相应的只对应剩下了一个历史航行位置。
504,在目标航线所属的地理区域中确定地理网格,地理网格包括多个均匀相邻分布的相同尺寸的单元格。
在地图中绘制地理网格,该地理网格可以是经纬度网格也可以是其它自定义的网格。地理网格中的每一个格可称为单元格。
505,对于包含多个历史航行位置(这里的历史航行位置,是经过步骤503收敛后的历史航行位置)的目标单元格,将目标单元格的中心确定为目标航线对应的待定航行位置,基于目标单元格中的每个历史航行位置对应的剩余航行距离,确定待定航行位置对应的剩余航行距离,将目标单元格中多个历史航行位置对应的历史速度的正态分布的第一速度期望值(记作μ1)和第一标准差(记作σ1),确定为待定航行位置对应的第一速度期望值和第一标准差。
目标单元格中的多个历史航行位置对应的历史速度可以认为是多个随机事件,他们之间满足正态分布,V1~N(μ1,σ1 2)。
可以预设一个数目阈值,对于包含历史航行位置的数目大于或等于数目阈值的单元格(即目标单元格)进行上述步骤505的处理,对于包含历史航行位置的数目小于数目阈值的单元格不进行上述步骤505的处理。
可以将目标单元格中的每个历史航行位置对应的剩余航行距离的平均值,确定为待定航行位置对应的剩余航行距离。
506,对目标航线对应的各待定航行位置和每个待定航行位置对应的剩余航行距离,进行曲线拟合处理,得到每个待定航行位置对应的调整后的待定航行位置和对应的调整后的剩余航行距离,将每个调整后的待定航行位置和对应的调整后的剩余航行距离,分别作为目标航线的参考航行位置和对应的剩余航行距离,并将每个待定航行位置对应的第一速度期望值和第一标准差,确定为对应的参考航行位置所对应的第一速度期望值和第一标准差,得到每个参考航行位置对应的参考速度信息。
曲线拟合处理可以采用局部加权线性回归(locally weighted linearregression,LWLR)、局部加权回归散点平滑法(locally weighted scatterplotsmoothing,LOWESS)或局部估计散点图平滑(locally estimated scatterplotsmoothing,LOESS)等机器学习算法。将目标航线对应的各待定航行位置和每个待定航行位置对应的剩余航行距离作为上述几种算法的输入,就可以输出调整后的待定航行位置和对应的调整后的剩余航行距离。
通过上述流程处理就得到了目标航线的历史航行数据,包括目标航线的除起点港口和终点港口之外的每个港口对应的参考停留时长、所述目标航线的除终点港口之外的每个港口到下一个港口的参考航行时长、所述目标航线的多个参考航行位置、每个参考航行位置对应的参考速度信息和每个参考航行位置对应的剩余航行距离。参考航行位置对应的剩余航行距离可以认为是参考航行位置至终点港口的航行距离。
本申请提供了一种确定船只ETA的方法,如图6所示,该方法的处理流程可以包括如下步骤。
601,确定目标船只当前的航行任务对应的目标航线和目标船只的当前航行位置,获取目标船只的当前速度信息。
首先说明一下,管理服务器可以对预先登记的所有船只都进行ETA的预测,管理服务器可以由船只公司来运营或由第三方信息服务公司来运营。可以在管理服务器预先登记需要进行ETA预测的目标船只、对应的目标航线、目标港口(需要预测ETA的港口)等信息。在实际应用过程中,管理服务器就会针对相应的船只进行目标航线目标港口的ETA预测。目标港口可以是目标航线的终点港口也可以是目标航线上的其它港口。
目标船只当前航行任务的目标航线可以由目标船只上的终端设备在航行开始之前向管理服务器上报,也可以由其他设备向管理服务器上报,上报消息中可以携带目标船只的船只标识和目标航线的航线标识,还可以携带航行任务标识。管理服务器可以将船只标识、航线标识和航行任务标识对应存储。
在航行过程中,终端设备可以按照预设规则(如按周期)向管理服务器发送位置通知,位置通知中可以包括GPS定位信息(即航行位置)和对应的时间,还可以包括船只标识、航行任务标识和航线标识。管理服务器对终端设备上报位置通知中的各信息进行对应存储。从船只离开起点港口的预设进港范围后的第一个位置通知(即第一个航行位置不在起点港口的预设进港范围的位置通知)开始,每接收到一个位置通知(这些位置通知可称为有效位置通知,相应的航行位置可以称为有效航行位置),管理服务器可以基于最新接收的航行位置和前一个接收的航行位置,计算航行距离,基于最新接收的时间和前一个接收的时间,计算航行时长,基于航行距离和航行时长计算最新接收的航行位置对应的平均速度,并进行存储。
每经过一个ETA检测周期,管理服务器可以在所有当前处于航行状态的船只的航行任务中确定需要进行ETA预测的航行任务。如果航行任务对应的已上报的航行位置达到预设数目,且该航行任务对应的当前航行位置不在ETA预测的目标港口的预设进港范围内,则确定该航行任务需要进行ETA预测。此预设数目是正态分布所需的最少随机事件数目,可以人为设置。对于需要进行ETA预测的航行任务,则可以按照本流程的方法进行ETA预测。
602,获取目标航线对应的历史航行数据。
其中,历史航行数据,包括目标航线的除起点港口和终点港口之外的每个港口对应的参考停留时长、目标航线的除终点港口之外的每个港口到下一个港口的参考航行时长、目标航线的多个参考航行位置和每个参考航行位置对应的参考速度信息。历史航行数据还可以包括每个参考航行位置对应的剩余航行距离。
对于当前的需要进行ETA预测的航行任务,在确定其所属的目标航线之后,可以调取之前存储的目标航线的历史航行数据。
603,基于当前航行位置、当前速度信息、历史航行数据和当前时间,确定目标船只到达目标航线中的目标港口的ETA。
其中,当前速度信息有很多种可能性,可以是单一的速度值,如当前实时速度或当前计算出的平均速度,还可以是复杂的速度信息,如由当前航行位置向前预设数目个航行位置对应的平均速度,或由当前航行位置向前预设数目个航行位置对应的平均速度的正态分布的第二速度期望值和第二标准差。
在确定ETA之后,管理服务器可以对ETA进行存储,当接收到查询设备发送的对目标船只、目标航线、目标港口的查询请求时,向查询设备发送相应的ETA。查询设备可以对该ETA进行显示,以使用户获知。用户可以基于ETA安排后续的港口清关、本地运输、生产计划、港到仓的运输计划、生产排产计划等事宜。在管理服务器,可以周期性的执行本申请实施例提供的方案计算ETA,例如,周期为半小时,对最新计算的ETA进行保存。在查询设备,可以基于用户的操作触发,随时向管理服务器发送查询请求,以获取到最新的ETA信息。这样,可以提高ETA信息获取的实时性和有效性。
下面对步骤603的具体处理进行进一步详细说明,如图7所示,包括如下步骤:
701,在目标航线的多个参考航行位置中,确定与当前航行位置距离最近的目标参考航行位置。
702,确定在目标航线中目标参考航行位置与目标港口之间的途径港口。
其中,目标港口是目标航线中想要预测ETA的港口,在实际应用中,可以对目标航线的一个目标港口进行ETA预测,也可以对多个目标港口都进行ETA预测,可以对每个需要预测ETA的目标港口分别按照本申请实施例中的方法来预测ETA。
在目标航线的多个参考航行位置中,有位于港口的预设进港范围的参考航行位置,可以在历史航行数据中获取目标参考航行位置对应的剩余航行距离,并获取位于目标航线各港口的预设进港范围内的参考航行位置对应的剩余航行距离,在这些剩余航行距离中,确定小于目标参考航行位置对应的剩余航行距离的第一剩余航行距离,进而确定第一剩余航行距离对应的参考航行位置所对应的港口,确定出的港口中在目标航线中位于目标港口之前的港口即为途径港口。
703,在历史航行数据中,获取每个途经港口对应的参考停留时长、每个途径港口到下一个港口的参考航行时长、及目标参考航行位置对应的参考速度信息。
704,基于当前速度信息和目标参考航行位置对应的参考速度信息,确定预测速度。
其中,参考航行位置对应的参考速度信息,包括参考航行位置对应的多个历史速度的正态分布的第一速度期望值和第一标准差。当前速度信息,包括目标船只在航行任务的过程中由当前航行位置开始向前的连续预设数目个航行位置分别对应的平均速度的正态分布的第二速度期望值(记作μ2)和第二标准差(记作σ2),其中,每个航行位置对应的平均速度为目标船只在航行位置和前一个航行位置之间的平均速度。
船只在航行任务的过程中由当前航行位置开始向前的连续预设数目个航行位置分别对应的平均速度可以认为是多个随机事件,他们之间满足正态分布,V2~N(μ2,σ2 2)。
基于第一速度期望值、第一标准差、第二速度期望值、第二标准差和卡尔曼滤波算法,确定预测速度。具体可以将第一速度期望值、第一标准差、第二速度期望值、第二标准差均输入至卡尔曼滤波算法,算法即可以输出预测速度。
705,基于每个途经港口对应的参考停留时长、每个途径港口到下一个港口的参考航行时长、预测速度、目标参考航行位置和当前时间,确定目标船只到达目标航线中的目标港口的预计到达时间。
下面对步骤705的具体处理进行进一步详细说明,如图8所示,包括如下步骤:
801,在目标航线中,确定目标参考航行位置的下一个港口。
即确定上述途经港口中的第一个港口。
802,在目标航线的多个参考航行位置中,确定目标参考航行位置的下一个港口对应的进港参考航行位置。
在目标航线的多个参考航行位置中,确定目标参考航行位置的下一个港口对应的预设进港范围内的至少一个参考航行位置,将至少一个参考航行位置中最先的参考航行位置,确定为进港参考航行位置。
预设进港范围可以是已港口的位置为圆心,基于预设半径确定的圆形范围。
船只到达进港参考航行位置附近,就可以认为已经进港。
803,在目标航线的多个参考航行位置中,确定目标参考航行位置的下一个港口对应的减速参考航行位置。
其中,减速参考航行位置,是船只进入港口前需要开始减速的参考航行位置。
在进港参考航行位置之前的各参考航行位置中,基于每个参考航行位置对应的剩余航行距离,确定与进港参考航行位置的航行距离最接近于预设减速距离的参考航行位置,作为目标参考航行位置的下一个港口对应的减速参考航行位置。其中,预设减速距离是船只进入港口前进行减速所需的距离。
804,判断在目标航线中目标参考航行位置是否位于减速参考航行位置之前,如果是则执行805-807,否则执行808-809。
805,确定目标参考航行位置至减速参考航行位置的第一航行距离,基于第一航行距离和预测速度,确定第一预测航行时长。
确定目标参考航行位置对应的剩余航行距离与减速参考航行位置对应的剩余航行距离的差值,得到第一航行距离。确定第一航行距离与预测速度的商,得到第一预测航行时长。
806,对于减速参考航行位置与进港参考航行位置之间的所有参考航行位置以及减速参考航行位置中的每个参考航行位置,确定参考航行位置与下一个参考航行位置之间的第二航行距离,并在历史航行数据中,获取参考航行位置的参考速度信息,基于第二航行距离和参考航行位置的参考速度信息,确定参考航行位置对应的第二预测航行时长。
确定参考航行位置对应的剩余航行距离与下一个参考航行位置对应的剩余航行距离的差值,得到第二航行距离。确定参考航行位置的参考速度信息中的第一速度期望值,确定第二航行距离和此第一速度期望值的商,得到参考航行位置对应的第二预测航行时长。
需要说明的是,805和806之间没有必然的步骤先后关系,可以先执行805后执行806,也可以先执行806后执行805,还可以同时执行805和806。
807,基于每个途经港口对应的参考停留时长、每个途径港口到下一个港口的参考航行时长、第一预测航行时长、每个第二预测航行时长和当前时间,确定目标船只到达目标航线中的目标港口的预计到达时间。
ETA可以使用如下公式计算:
其中,第i个港口是目标参考航行位置的下一个港口,第n个港口是目标港口,第n-1个港口为目标港口的前一个港口,Tnow为当前时间,为第k个港口的参考停留时长,为第h个港口到下一个港口的参考航行时长,S1为第一航行距离,Vopt为预测速度,为第一预测航行时长。
第j个参考航行位置为减速参考航行位置,第m个参考航行位置为进港参考航行位置,第m-1个参考航行位置为进港参考航行位置的前一个参考航行位置,为第g个参考航行位置与下一个参考航行位置之间的第二航行距离,为第g个参考航行位置的参考速度信息中的第一速度期望值,为第g个参考航行位置至下一个参考航行位置的第二预测航行时长,为减速参考航行位置至进港参考航行位置的总预测航行时长。
图9给出了这个公式对应的计算原理示意图。
808,对于目标参考航行位置与进港参考航行位置之间的所有参考航行位置以及目标参考航行位置中的每个参考航行位置,确定参考航行位置与下一个参考航行位置之间的第三航行距离,并在历史航行数据中,获取参考航行位置的参考速度信息,基于第三航行距离和参考航行位置的参考速度信息,确定参考航行位置对应的第三预测航行时长。
确定参考航行位置对应的剩余航行距离与下一个参考航行位置对应的剩余航行距离的差值,得到第三航行距离。确定参考航行位置的参考速度信息中的第一速度期望值,确定第三航行距离和此第一速度期望值的商,得到参考航行位置对应的第三预测航行时长。
809,基于每个途经港口对应的参考停留时长、每个途径港口到下一个港口的参考航行时长、每个第三预测航行时长和当前时间,确定目标船只到达目标航线中的目标港口的预计到达时间。
ETA可以使用如下公式计算:
第1个参考航行位置为目标参考航行位置,第m个参考航行位置为进港参考航行位置,第m-1个参考航行位置为进港参考航行位置的前一个参考航行位置,为第g个参考航行位置与下一个参考航行位置之间的第三航行距离,为第g个参考航行位置的参考速度信息中的第一速度期望值,为第g个参考航行位置至下一个参考航行位置的第三预测航行时长,为目标参考航行位置至进港参考航行位置的总预测航行时长。
该公式对应的计算原理示意图与上一个公式类似,此处不再给出。
基于当前航行位置、当前速度信息、历史航行数据和当前时间,确定目标船只到达目标航线中的目标港口的预计到达时间。历史航行数据是对历史实际航行过程中产生的各种相关数据进行统计计算得到的,这样在基于历史航行数据进行ETA预测时,可以充分参考目标航线的历史航行情况,因为在历史航行过程中,目标航线上的各种不确定因素都会对航行数据产生影响,所以基于历史航行数据预测ETA具有更高的准确性。
基于相同的技术构思,本申请实施例还提供了一种确定船只的ETA的装置,该装置可以应用于上述实施例中的管理服务器,如图10所示,该装置包括:
当前数据模块1010,用于确定目标船只当前的航行任务对应的目标航线和所述目标船只的当前航行位置,获取所述目标船只的当前速度信息。具体可以实现上述步骤601中的获取功能,以及其他隐含步骤。
历史数据模块1020,用于获取所述目标航线对应的历史航行数据,其中,所述历史航行数据,包括所述目标航线的除起点港口和终点港口之外的每个港口对应的参考停留时长、所述目标航线的除终点港口之外的每个港口到下一个港口的参考航行时长、所述目标航线的多个参考航行位置和每个参考航行位置对应的参考速度信息。具体可以实现上述步骤602中的读取功能,以及其他隐含步骤;
预测模块1030,用于基于所述当前航行位置、所述当前速度信息、所述历史航行数据和当前时间,确定所述目标船只到达所述目标航线中的目标港口的预计到达时间。具体可以实现上述步骤603中的发送功能,以及其他隐含步骤。
在一种可能的实现方式中,所述预测模块1030,用于:
在所述目标航线的多个参考航行位置中,确定与所述当前航行位置距离最近的目标参考航行位置;
确定在所述目标航线中目标参考航行位置与目标港口之间的途径港口;
在所述历史航行数据中,获取每个途经港口对应的参考停留时长、每个途径港口到下一个港口的参考航行时长、及目标参考航行位置对应的参考速度信息;
基于当前速度信息和所述目标参考航行位置对应的参考速度信息,确定预测速度;
基于每个途经港口对应的参考停留时长、每个途径港口到下一个港口的参考航行时长、所述预测速度、所述目标参考航行位置和当前时间,确定所述目标船只到达所述目标航线中的目标港口的预计到达在一种可能的实现方式中时间。
在一种可能的实现方式中,所述参考航行位置对应的参考速度信息,包括所述参考航行位置对应的多个历史速度的正态分布的第一速度期望值和第一标准差;所述当前速度信息,包括所述目标船只在所述航行任务的过程中由所述当前航行位置开始向前的连续预设数目个航行位置分别对应的平均速度的正态分布的第二速度期望值和第二标准差,其中,每个航行位置对应的平均速度为所述目标船只在所述航行位置和前一个航行位置之间的平均速度;
所述预测模块1030,用于:
基于所述第一速度期望值、所述第一标准差、所述第二速度期望值、所述第二标准差和卡尔曼滤波算法,确定预测速度。
在一种可能的实现方式中,所述预测模块1030,用于:
在所述目标航线中,确定所述目标参考航行位置的下一个港口;
在所述目标航线的多个参考航行位置中,确定所述目标参考航行位置的下一个港口对应的进港参考航行位置;
在所述目标航线的多个参考航行位置中,确定所述目标参考航行位置的下一个港口对应的减速参考航行位置;
如果在所述目标航线中所述目标参考航行位置位于所述减速参考航行位置之前,则确定所述目标参考航行位置至所述减速参考航行位置的第一航行距离,基于所述第一航行距离和所述预测速度,确定第一预测航行时长;
对于所述减速参考航行位置与所述进港参考航行位置之间的所有参考航行位置以及所述减速参考航行位置中的每个参考航行位置,确定所述参考航行位置与下一个参考航行位置之间的第二航行距离,并在所述历史航行数据中,获取所述参考航行位置的参考速度信息,基于所述第二航行距离和所述参考航行位置的参考速度信息,确定所述参考航行位置对应的第二预测航行时长;
基于每个途经港口对应的参考停留时长、每个途径港口到下一个港口的参考航行时长、所述第一预测航行时长、每个所述第二预测航行时长和当前时间,确定所述目标船只到达所述目标航线中的目标港口的预计到达时间。
在一种可能的实现方式中,所述预测模块1030,还用于:
如果在所述目标航线中所述目标参考航行位置不位于所述减速参考航行位置之前,则对于所述目标参考航行位置与所述进港参考航行位置之间的所有参考航行位置以及所述目标参考航行位置中的每个参考航行位置,确定所述参考航行位置与下一个参考航行位置之间的第三航行距离,并在所述历史航行数据中,获取所述参考航行位置的参考速度信息,基于所述第三航行距离和所述参考航行位置的参考速度信息,确定所述参考航行位置对应的第三预测航行时长;
基于每个途经港口对应的参考停留时长、每个途径港口到下一个港口的参考航行时长、每个所述第三预测航行时长和当前时间,确定所述目标船只到达所述目标航线中的目标港口的预计到达时间。
在一种可能的实现方式中,所述预测模块1030,用于:
在所述目标航线的多个参考航行位置中,确定所述目标参考航行位置的下一个港口对应的预设进港范围内的至少一个参考航行位置,将所述至少一个参考航行位置中最先的参考航行位置,确定为进港参考航行位置。
在一种可能的实现方式中,所述历史航行数据还包括在所述目标航线中每个参考航行位置对应的剩余航行距离,所述参考航行位置对应的剩余航行距离为所述参考航行位置至终点港口的航行距离;
所述预测模块1030,用于:
在所述进港参考航行位置之前的各参考航行位置中,基于每个参考航行位置对应的剩余航行距离,确定与所述进港参考航行位置的航行距离最接近于预设减速距离的参考航行位置,作为所述目标参考航行位置的下一个港口对应的减速参考航行位置。
在一种可能的实现方式中,所述历史航行数据还包括在所述目标航线中每个参考航行位置对应的剩余航行距离,所述参考航行位置对应的剩余航行距离为所述参考航行位置至终点港口的航行距离;
所述预测模块1030,用于:确定所述目标参考航行位置对应的剩余航行距离与所述减速参考航行位置对应的剩余航行距离的差值,得到第一航行距离;
所述预测模块1030,用于:确定所述参考航行位置对应的剩余航行距离与下一个参考航行位置对应的剩余航行距离的差值,得到第二航行距离。
在一种可能的实现方式中,所述装置还包括生成模块,用于:
获取所述目标航线对应的多次历史航行任务对应的航行任务数据,其中,所述航行任务数据包括多个历史航行位置和多个历史航行位置分别对应的时间;
基于所述多次历史航行任务对应的航行任务数据,生成所述目标航线对应的历史航行数据。
在一种可能的实现方式中,所述生成模块,用于:
对于每次历史航行任务,基于所述目标航线中每个港口对应的预设进港范围、所述历史航行任务对应的多个历史航行位置以及每个历史航行位置对应的时间,确定在所述历史航行任务中所述目标航线的除起点港口和终点港口之外的每个港口对应的停留时长、以及所述目标航线的除终点港口之外的每个港口到下一个港口的航行时长;
对不同历史航行任务中所述目标航线的除起点港口和终点港口之外的每个港口对应的停留时长,计算平均值,得到所述目标航线的除起点港口和终点港口之外的每个港口对应的参考停留时长,对不同历史航行任务中所述目标航线的除终点港口之外的每个港口到下一个港口的航行时长,计算平均值,得到所述目标航线的除终点港口之外的每个港口到下一个港口的参考航行时长;
对于每次历史航行任务,基于所述历史航行任务中相邻历史航行位置之间的航行距离,确定每个历史航行位置到所述目标航线的终点港口的剩余航行距离,基于每个历史航行位置对应的剩余航行距离,对所述历史航行任务中的历史航行位置进行收敛处理,使剩余航行距离的每个取值范围只对应有一个历史航行位置,其中,每个取值范围的上下限差值相同,任意两个取值范围不存在交集,且多个取值范围相邻排列;
在所述目标航线所属的地理区域中确定地理网格,所述地理网格包括多个均匀相邻分布的相同尺寸的单元格;
对于包含多个历史航行位置的目标单元格,将所述目标单元格的中心确定为所述目标航线对应的待定航行位置,基于所述目标单元格中的每个历史航行位置对应的剩余航行距离,确定所述待定航行位置对应的剩余航行距离,将所述目标单元格中多个历史航行位置对应的历史速度的正态分布的第一速度期望值和第一标准差,确定为所述待定航行位置对应的第一速度期望值和第一标准差;
对所述目标航线对应的各待定航行位置和每个待定航行位置对应的剩余航行距离,进行曲线拟合处理,得到每个待定航行位置对应的调整后的待定航行位置和对应的调整后的剩余航行距离,将每个调整后的待定航行位置和对应的调整后的剩余航行距离,分别作为所述目标航线的参考航行位置和对应的剩余航行距离,并将每个待定航行位置对应的第一速度期望值和第一标准差,确定为对应的参考航行位置所对应的第一速度期望值和第一标准差,得到每个参考航行位置对应的参考速度信息。
需要说明的是,上述当前数据模块1010、历史数据模块1020和预测模块1030可以由处理器实现,或者由处理器配合存储器、通信部件来实现。
基于当前航行位置、当前速度信息、历史航行数据和当前时间,确定目标船只到达目标航线中的目标港口的预计到达时间。历史航行数据是对历史实际航行过程中产生的各种相关数据进行统计计算得到的,这样在基于历史航行数据进行ETA预测时,可以充分参考目标航线的历史航行情况,因为在历史航行过程中,目标航线上的各种不确定因素都会对航行数据产生影响,所以基于历史航行数据预测ETA具有更高的准确性。
需要说明的是:上述实施例提供的确定船只的预计到达时间的装置在执行确定船只的预计到达时间的处理时,仅以上述各功能模块的划分进行举例说明,实际应用中,可以根据需要而将上述功能分配由不同的功能模块完成,即将装置的内部结构划分成不同的功能模块,以完成以上描述的全部或者部分功能。另外,上述实施例提供的确定船只的预计到达时间的装置与确定船只的预计到达时间的方法实施例属于同一构思,其具体实现过程详见方法实施例,这里不再赘述。
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,当使用软件实现时,可以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,在设备上加载和执行所述计算机程序指令时,全部或部分地产生按照本申请实施例所述的流程或功能。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(例如同轴光缆、光纤、数字用户线)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。所述计算机可读存储介质可以是设备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(如软盘、硬盘和磁带等),也可以是光介质(如数字视盘(digital video disk,DVD)等),或者半导体介质(如固态硬盘等)。
本领域普通技术人员可以理解实现上述实施例的全部或部分步骤可以通过硬件来完成,也可以通过程序来指令相关的硬件完成,所述的程序可以存储于一种计算机可读存储介质中,上述提到的存储介质可以是只读存储器,磁盘或光盘等。
以上所述仅为本申请一个实施例,并不用以限制本申请,凡在本申请的精神和原则之内,所作的任何修改、等同替换、改进等,均应包含在本申请的保护范围之内。
Claims (22)
1.一种确定船只的预计到达时间的方法,其特征在于,所述方法包括:
确定目标船只当前的航行任务对应的目标航线和所述目标船只的当前航行位置,获取所述目标船只的当前速度信息;
获取所述目标航线对应的历史航行数据,其中,所述历史航行数据,包括所述目标航线的除起点港口和终点港口之外的每个港口对应的参考停留时长、所述目标航线的除终点港口之外的每个港口到下一个港口的参考航行时长、所述目标航线的多个参考航行位置和每个参考航行位置对应的参考速度信息;
基于所述当前航行位置、所述当前速度信息、所述历史航行数据和当前时间,确定所述目标船只到达所述目标航线中的目标港口的预计到达时间。
2.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,所述基于所述当前航行位置、所述当前速度信息、所述历史航行数据和当前时间,确定所述目标船只到达所述目标航线中的目标港口的预计到达时间,包括:
在所述目标航线的多个参考航行位置中,确定与所述当前航行位置距离最近的目标参考航行位置;
确定在所述目标航线中目标参考航行位置与目标港口之间的途径港口;
在所述历史航行数据中,获取每个途经港口对应的参考停留时长、每个途径港口到下一个港口的参考航行时长、及目标参考航行位置对应的参考速度信息;
基于当前速度信息和所述目标参考航行位置对应的参考速度信息,确定预测速度;
基于每个途经港口对应的参考停留时长、每个途径港口到下一个港口的参考航行时长、所述预测速度、所述目标参考航行位置和当前时间,确定所述目标船只到达所述目标航线中的目标港口的预计到达时间。
3.根据权利要求2所述的方法,其特征在于,所述参考航行位置对应的参考速度信息,包括所述参考航行位置对应的多个历史速度的正态分布的第一速度期望值和第一标准差;所述当前速度信息,包括所述目标船只在所述航行任务的过程中由所述当前航行位置开始向前的连续预设数目个航行位置分别对应的平均速度的正态分布的第二速度期望值和第二标准差,其中,每个航行位置对应的平均速度为所述目标船只在所述航行位置和前一个航行位置之间的平均速度;
所述基于当前速度信息和所述目标参考航行位置对应的参考速度信息,确定预测速度,包括:
基于所述第一速度期望值、所述第一标准差、所述第二速度期望值、所述第二标准差和卡尔曼滤波算法,确定预测速度。
4.根据权利要求2所述的方法,其特征在于,所述基于每个途经港口对应的参考停留时长、每个途径港口到下一个港口的参考航行时长、所述预测速度、所述目标参考航行位置和当前时间,确定所述目标船只到达所述目标航线中的目标港口的预计到达时间,包括:
在所述目标航线中,确定所述目标参考航行位置的下一个港口;
在所述目标航线的多个参考航行位置中,确定所述目标参考航行位置的下一个港口对应的进港参考航行位置;
在所述目标航线的多个参考航行位置中,确定所述目标参考航行位置的下一个港口对应的减速参考航行位置;
如果在所述目标航线中所述目标参考航行位置位于所述减速参考航行位置之前,则确定所述目标参考航行位置至所述减速参考航行位置的第一航行距离,基于所述第一航行距离和所述预测速度,确定第一预测航行时长;
对于所述减速参考航行位置与所述进港参考航行位置之间的所有参考航行位置以及所述减速参考航行位置中的每个参考航行位置,确定所述参考航行位置与下一个参考航行位置之间的第二航行距离,并在所述历史航行数据中,获取所述参考航行位置的参考速度信息,基于所述第二航行距离和所述参考航行位置的参考速度信息,确定所述参考航行位置对应的第二预测航行时长;
基于每个途经港口对应的参考停留时长、每个途径港口到下一个港口的参考航行时长、所述第一预测航行时长、每个所述第二预测航行时长和当前时间,确定所述目标船只到达所述目标航线中的目标港口的预计到达时间。
5.根据权利要求4所述的方法,其特征在于,所述方法还包括:
如果在所述目标航线中所述目标参考航行位置不位于所述减速参考航行位置之前,则对于所述目标参考航行位置与所述进港参考航行位置之间的所有参考航行位置以及所述目标参考航行位置中的每个参考航行位置,确定所述参考航行位置与下一个参考航行位置之间的第三航行距离,并在所述历史航行数据中,获取所述参考航行位置的参考速度信息,基于所述第三航行距离和所述参考航行位置的参考速度信息,确定所述参考航行位置对应的第三预测航行时长;
基于每个途经港口对应的参考停留时长、每个途径港口到下一个港口的参考航行时长、每个所述第三预测航行时长和当前时间,确定所述目标船只到达所述目标航线中的目标港口的预计到达时间。
6.根据权利要求4或5所述的方法,其特征在于,所述在所述目标航线的多个参考航行位置中,确定所述目标参考航行位置的下一个港口对应的进港参考航行位置,包括:
在所述目标航线的多个参考航行位置中,确定所述目标参考航行位置的下一个港口对应的预设进港范围内的至少一个参考航行位置,将所述至少一个参考航行位置中最先的参考航行位置,确定为进港参考航行位置。
7.根据权利要求4或5所述的方法,其特征在于,所述历史航行数据还包括在所述目标航线中每个参考航行位置对应的剩余航行距离,所述参考航行位置对应的剩余航行距离为所述参考航行位置至终点港口的航行距离;
所述在所述目标航线的多个参考航行位置中,确定所述目标参考航行位置的下一个港口对应的减速参考航行位置,包括:
在所述进港参考航行位置之前的各参考航行位置中,基于每个参考航行位置对应的剩余航行距离,确定与所述进港参考航行位置的航行距离最接近于预设减速距离的参考航行位置,作为所述目标参考航行位置的下一个港口对应的减速参考航行位置。
8.根据权利要求4或5所述的方法,其特征在于,所述历史航行数据还包括在所述目标航线中每个参考航行位置对应的剩余航行距离,所述参考航行位置对应的剩余航行距离为所述参考航行位置至终点港口的航行距离;
所述确定所述目标参考航行位置至所述减速参考航行位置的第一航行距离,包括:确定所述目标参考航行位置对应的剩余航行距离与所述减速参考航行位置对应的剩余航行距离的差值,得到第一航行距离;
所述确定所述参考航行位置与下一个参考航行位置之间的第二航行距离,包括:确定所述参考航行位置对应的剩余航行距离与下一个参考航行位置对应的剩余航行距离的差值,得到第二航行距离。
9.根据权利要求1-8任一项所述的方法,其特征在于,所述方法还包括:
获取所述目标航线对应的多次历史航行任务对应的航行任务数据,其中,所述航行任务数据包括多个历史航行位置和多个历史航行位置分别对应的时间;
基于所述多次历史航行任务对应的航行任务数据,生成所述目标航线对应的历史航行数据。
10.根据权利要求9所述的方法,其特征在于,所述基于所述多次历史航行任务对应的航行任务数据,生成所述目标航线对应的历史航行数据,包括:
对于每次历史航行任务,基于所述目标航线中每个港口对应的预设进港范围、所述历史航行任务对应的多个历史航行位置以及每个历史航行位置对应的时间,确定在所述历史航行任务中所述目标航线的除起点港口和终点港口之外的每个港口对应的停留时长、以及所述目标航线的除终点港口之外的每个港口到下一个港口的航行时长;
对不同历史航行任务中所述目标航线的除起点港口和终点港口之外的每个港口对应的停留时长,计算平均值,得到所述目标航线的除起点港口和终点港口之外的每个港口对应的参考停留时长,对不同历史航行任务中所述目标航线的除终点港口之外的每个港口到下一个港口的航行时长,计算平均值,得到所述目标航线的除终点港口之外的每个港口到下一个港口的参考航行时长;
对于每次历史航行任务,基于所述历史航行任务中相邻历史航行位置之间的航行距离,确定每个历史航行位置到所述目标航线的终点港口的剩余航行距离,基于每个历史航行位置对应的剩余航行距离,对所述历史航行任务中的历史航行位置进行收敛处理,使剩余航行距离的每个取值范围只对应有一个历史航行位置,其中,每个取值范围的上下限差值相同,任意两个取值范围不存在交集,且多个取值范围相邻排列;
在所述目标航线所属的地理区域中确定地理网格,所述地理网格包括多个均匀相邻分布的相同尺寸的单元格;
对于包含多个历史航行位置的目标单元格,将所述目标单元格的中心确定为所述目标航线对应的待定航行位置,基于所述目标单元格中的每个历史航行位置对应的剩余航行距离,确定所述待定航行位置对应的剩余航行距离,将所述目标单元格中多个历史航行位置对应的历史速度的正态分布的第一速度期望值和第一标准差,确定为所述待定航行位置对应的第一速度期望值和第一标准差;
对所述目标航线对应的各待定航行位置和每个待定航行位置对应的剩余航行距离,进行曲线拟合处理,得到每个待定航行位置对应的调整后的待定航行位置和对应的调整后的剩余航行距离,将每个调整后的待定航行位置和对应的调整后的剩余航行距离,分别作为所述目标航线的参考航行位置和对应的剩余航行距离,并将每个待定航行位置对应的第一速度期望值和第一标准差,确定为对应的参考航行位置所对应的第一速度期望值和第一标准差,得到每个参考航行位置对应的参考速度信息。
11.一种确定船只的预计到达时间的装置,其特征在于,所述装置包括:
当前数据模块,用于确定目标船只当前的航行任务对应的目标航线和所述目标船只的当前航行位置,获取所述目标船只的当前速度信息;
历史数据模块,用于获取所述目标航线对应的历史航行数据,其中,所述历史航行数据,包括所述目标航线的除起点港口和终点港口之外的每个港口对应的参考停留时长、所述目标航线的除终点港口之外的每个港口到下一个港口的参考航行时长、所述目标航线的多个参考航行位置和每个参考航行位置对应的参考速度信息;
预测模块,用于基于所述当前航行位置、所述当前速度信息、所述历史航行数据和当前时间,确定所述目标船只到达所述目标航线中的目标港口的预计到达时间。
12.根据权利要求11所述的装置,其特征在于,所述预测模块,用于:
在所述目标航线的多个参考航行位置中,确定与所述当前航行位置距离最近的目标参考航行位置;
确定在所述目标航线中目标参考航行位置与目标港口之间的途径港口;
在所述历史航行数据中,获取每个途经港口对应的参考停留时长、每个途径港口到下一个港口的参考航行时长、及目标参考航行位置对应的参考速度信息;
基于当前速度信息和所述目标参考航行位置对应的参考速度信息,确定预测速度;
基于每个途经港口对应的参考停留时长、每个途径港口到下一个港口的参考航行时长、所述预测速度、所述目标参考航行位置和当前时间,确定所述目标船只到达所述目标航线中的目标港口的预计到达时间。
13.根据权利要求12所述的装置,其特征在于,所述参考航行位置对应的参考速度信息,包括所述参考航行位置对应的多个历史速度的正态分布的第一速度期望值和第一标准差;所述当前速度信息,包括所述目标船只在所述航行任务的过程中由所述当前航行位置开始向前的连续预设数目个航行位置分别对应的平均速度的正态分布的第二速度期望值和第二标准差,其中,每个航行位置对应的平均速度为所述目标船只在所述航行位置和前一个航行位置之间的平均速度;
所述预测模块,用于:
基于所述第一速度期望值、所述第一标准差、所述第二速度期望值、所述第二标准差和卡尔曼滤波算法,确定预测速度。
14.根据权利要求12所述的装置,其特征在于,所述预测模块,用于:
在所述目标航线中,确定所述目标参考航行位置的下一个港口;
在所述目标航线的多个参考航行位置中,确定所述目标参考航行位置的下一个港口对应的进港参考航行位置;
在所述目标航线的多个参考航行位置中,确定所述目标参考航行位置的下一个港口对应的减速参考航行位置;
如果在所述目标航线中所述目标参考航行位置位于所述减速参考航行位置之前,则确定所述目标参考航行位置至所述减速参考航行位置的第一航行距离,基于所述第一航行距离和所述预测速度,确定第一预测航行时长;
对于所述减速参考航行位置与所述进港参考航行位置之间的所有参考航行位置以及所述减速参考航行位置中的每个参考航行位置,确定所述参考航行位置与下一个参考航行位置之间的第二航行距离,并在所述历史航行数据中,获取所述参考航行位置的参考速度信息,基于所述第二航行距离和所述参考航行位置的参考速度信息,确定所述参考航行位置对应的第二预测航行时长;
基于每个途经港口对应的参考停留时长、每个途径港口到下一个港口的参考航行时长、所述第一预测航行时长、每个所述第二预测航行时长和当前时间,确定所述目标船只到达所述目标航线中的目标港口的预计到达时间。
15.根据权利要求14所述的装置,其特征在于,所述预测模块,还用于:
如果在所述目标航线中所述目标参考航行位置不位于所述减速参考航行位置之前,则对于所述目标参考航行位置与所述进港参考航行位置之间的所有参考航行位置以及所述目标参考航行位置中的每个参考航行位置,确定所述参考航行位置与下一个参考航行位置之间的第三航行距离,并在所述历史航行数据中,获取所述参考航行位置的参考速度信息,基于所述第三航行距离和所述参考航行位置的参考速度信息,确定所述参考航行位置对应的第三预测航行时长;
基于每个途经港口对应的参考停留时长、每个途径港口到下一个港口的参考航行时长、每个所述第三预测航行时长和当前时间,确定所述目标船只到达所述目标航线中的目标港口的预计到达时间。
16.根据权利要求14或15所述的装置,其特征在于,所述预测模块,用于:
在所述目标航线的多个参考航行位置中,确定所述目标参考航行位置的下一个港口对应的预设进港范围内的至少一个参考航行位置,将所述至少一个参考航行位置中最先的参考航行位置,确定为进港参考航行位置。
17.根据权利要求14或15所述的装置,其特征在于,所述历史航行数据还包括在所述目标航线中每个参考航行位置对应的剩余航行距离,所述参考航行位置对应的剩余航行距离为所述参考航行位置至终点港口的航行距离;
所述预测模块,用于:
在所述进港参考航行位置之前的各参考航行位置中,基于每个参考航行位置对应的剩余航行距离,确定与所述进港参考航行位置的航行距离最接近于预设减速距离的参考航行位置,作为所述目标参考航行位置的下一个港口对应的减速参考航行位置。
18.根据权利要求14或15所述的装置,其特征在于,所述历史航行数据还包括在所述目标航线中每个参考航行位置对应的剩余航行距离,所述参考航行位置对应的剩余航行距离为所述参考航行位置至终点港口的航行距离;
所述预测模块,用于:确定所述目标参考航行位置对应的剩余航行距离与所述减速参考航行位置对应的剩余航行距离的差值,得到第一航行距离;
所述预测模块,用于:确定所述参考航行位置对应的剩余航行距离与下一个参考航行位置对应的剩余航行距离的差值,得到第二航行距离。
19.根据权利要求11-18任一项所述的装置,其特征在于,所述装置还包括生成模块,用于:
获取所述目标航线对应的多次历史航行任务对应的航行任务数据,其中,所述航行任务数据包括多个历史航行位置和多个历史航行位置分别对应的时间;
基于所述多次历史航行任务对应的航行任务数据,生成所述目标航线对应的历史航行数据。
20.根据权利要求19所述的装置,其特征在于,所述生成模块,用于:
对于每次历史航行任务,基于所述目标航线中每个港口对应的预设进港范围、所述历史航行任务对应的多个历史航行位置以及每个历史航行位置对应的时间,确定在所述历史航行任务中所述目标航线的除起点港口和终点港口之外的每个港口对应的停留时长、以及所述目标航线的除终点港口之外的每个港口到下一个港口的航行时长;
对不同历史航行任务中所述目标航线的除起点港口和终点港口之外的每个港口对应的停留时长,计算平均值,得到所述目标航线的除起点港口和终点港口之外的每个港口对应的参考停留时长,对不同历史航行任务中所述目标航线的除终点港口之外的每个港口到下一个港口的航行时长,计算平均值,得到所述目标航线的除终点港口之外的每个港口到下一个港口的参考航行时长;
对于每次历史航行任务,基于所述历史航行任务中相邻历史航行位置之间的航行距离,确定每个历史航行位置到所述目标航线的终点港口的剩余航行距离,基于每个历史航行位置对应的剩余航行距离,对所述历史航行任务中的历史航行位置进行收敛处理,使剩余航行距离的每个取值范围只对应有一个历史航行位置,其中,每个取值范围的上下限差值相同,任意两个取值范围不存在交集,且多个取值范围相邻排列;
在所述目标航线所属的地理区域中确定地理网格,所述地理网格包括多个均匀相邻分布的相同尺寸的单元格;
对于包含多个历史航行位置的目标单元格,将所述目标单元格的中心确定为所述目标航线对应的待定航行位置,基于所述目标单元格中的每个历史航行位置对应的剩余航行距离,确定所述待定航行位置对应的剩余航行距离,将所述目标单元格中多个历史航行位置对应的历史速度的正态分布的第一速度期望值和第一标准差,确定为所述待定航行位置对应的第一速度期望值和第一标准差;
对所述目标航线对应的各待定航行位置和每个待定航行位置对应的剩余航行距离,进行曲线拟合处理,得到每个待定航行位置对应的调整后的待定航行位置和对应的调整后的剩余航行距离,将每个调整后的待定航行位置和对应的调整后的剩余航行距离,分别作为所述目标航线的参考航行位置和对应的剩余航行距离,并将每个待定航行位置对应的第一速度期望值和第一标准差,确定为对应的参考航行位置所对应的第一速度期望值和第一标准差,得到每个参考航行位置对应的参考速度信息。
21.一种计算设备,其特征在于,所述计算设备包括存储器和处理器,所述存储器用于存储计算机指令;
所述处理器执行所述存储器存储的计算机指令,以执行上述权利要求1至10中任一项所述的方法。
22.一种计算机可读存储介质,其特征在于,所述计算机可读存储介质存储有计算机程序代码,当所述计算机程序代码被计算设备执行时,所述计算设备执行上述权利要求1至10中任一项所述的方法。
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Cited By (3)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN114037230A (zh) * | 2021-10-28 | 2022-02-11 | 中远海运科技股份有限公司 | 一种快速精准识别预计空载船舶信息的方法及*** |
CN115545433A (zh) * | 2022-09-22 | 2022-12-30 | 中远海运科技股份有限公司 | 一种船舶航段进度计算方法与*** |
CN116911468A (zh) * | 2023-09-12 | 2023-10-20 | 中国标准化研究院 | 一种基于大数据的全球船运信息监控*** |
Citations (3)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN110470314A (zh) * | 2018-05-09 | 2019-11-19 | 高德信息技术有限公司 | Eta模型生成方法和装置、eta预测方法和装置、电子设备 |
CN111626519A (zh) * | 2020-06-01 | 2020-09-04 | 北京博能科技股份有限公司 | 一种航班到达时间预测方法、装置和电子设备 |
CN111932886A (zh) * | 2020-08-17 | 2020-11-13 | 腾讯科技(深圳)有限公司 | 预计到达时间预估方法、装置、计算机设备和存储介质 |
-
2021
- 2021-01-31 CN CN202110132309.6A patent/CN112801376A/zh active Pending
Patent Citations (3)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN110470314A (zh) * | 2018-05-09 | 2019-11-19 | 高德信息技术有限公司 | Eta模型生成方法和装置、eta预测方法和装置、电子设备 |
CN111626519A (zh) * | 2020-06-01 | 2020-09-04 | 北京博能科技股份有限公司 | 一种航班到达时间预测方法、装置和电子设备 |
CN111932886A (zh) * | 2020-08-17 | 2020-11-13 | 腾讯科技(深圳)有限公司 | 预计到达时间预估方法、装置、计算机设备和存储介质 |
Cited By (4)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN114037230A (zh) * | 2021-10-28 | 2022-02-11 | 中远海运科技股份有限公司 | 一种快速精准识别预计空载船舶信息的方法及*** |
CN115545433A (zh) * | 2022-09-22 | 2022-12-30 | 中远海运科技股份有限公司 | 一种船舶航段进度计算方法与*** |
CN116911468A (zh) * | 2023-09-12 | 2023-10-20 | 中国标准化研究院 | 一种基于大数据的全球船运信息监控*** |
CN116911468B (zh) * | 2023-09-12 | 2023-12-08 | 中国标准化研究院 | 一种基于大数据的全球船运信息监控*** |
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