[发明专利]一种船舶航行性能分析方法及系统

权利要求书

1.一种船舶航行性能分析方法，其特征在于，所述方法包括：

获取船舶实时数据以及气象数据，并对所述船舶实时数据以及气象数据进行数据处理，得到处理后的数据，其中，所述数据处理包括：数据清洗、数据标准化处理、数据存储和数据备份；

根据所述处理后的数据，确定用于分析船舶航行性能的多级评价参数，其中，所述多级评价参数包括三级评价参数，每个一级评价参数包括多个二级评价参数，至少部分二级评价参数包括多个三级评价参数；

基于下一级评价参数建立置信度模糊评价模型对上一级评价参数进行评价，得到上一级评价参数的评价结果，按照评价参数级别逐级递增，直至基于一级评价参数建立置信度模糊评价模型对船舶航行性能进行评价，得到船舶航行性能评价结果，包括：基于下一级评价参数，确定下一级评价参数的权重向量以及权重对应的置信度向量；基于隶属度函数构建评价矩阵，合成所述评价矩阵和所述权重向量，得到上一级评价参数的评价结果；

其中，所述基于下一级评价参数，确定下一级评价参数的权重向量以及权重对应的置信度向量，包括：

对下一级评价参数，确定评价参数集U，，其中，、表示评价参数集U中的评价参数，，m为正整数；

对所述评价参数集U中的各个评价参数，使用成对比较法和1-9比较尺度分别构造一组对比矩阵，每个对比矩阵为V，，其中，表示所述评价参数集U中的评价参数与评价参数对上一级评价参数的重要性比较结果，取值为1~9及其倒数值中的任意值；

确定每个对比矩阵的最大特征值以及对应的特征向量，对所述特征向量进行一致性校验，在校验通过后对所述特征向量归一化处理，得到一组初始权重向量；

对权重值进行等级划分，划分等级量化后对应于[0，1]区间的N等分，量化后的等级向量为，其中，；

对所述评价参数集U的评价参数，遍历每个初始权重向量中评价参数对应的权重值并组成向量，提取属于所述等级向量的个数，并做如下处理：，其中，K为初始权重向量个数，；

将向量归一化处理后，得到权重向量A以及对应的置信度向量C， ，，其中，，。

2.如权利要求1所述的方法，其中，所述数据清洗包括对数据进行筛查、去重和连续性校验，其中，所述连续性校验包括：对数据离散度进行校验，过滤异常跳变的数据；根据数据之间的逻辑关系，采用线性插值法或推算值替换法对缺失数据进行补充；

所述数据标准化处理包括对数据中各个特征值的度量单位、时间间隔进行标准化处理，其中，对各个特征值的度量单位进行标准化处理包括对各类度量单位进行统一变换，对各个特征值的时间间隔进行标准化处理包括指定同一时间间隔并通过线性插值法或二次插值法实现数据向前或向后填充；

所述数据存储包括对所述处理后的数据进行存储，其中，静态数据以原始数据存储，动态数据以时间序列数据存储；

所述数据备份包括对接收到的船舶实时数据备份存储至存储介质中。

3.如权利要求1所述的方法，其中，所述基于隶属度函数构建评价矩阵，合成所述评价矩阵和所述权重向量，得到上一级评价参数的评价结果，包括：

确定所述评价参数集U中评价参数的上一级评价参数的评价等级集，其中，表示所述评价参数集U中评价参数的上一级评价参数的评价等级，，n为正整数；

对所述评价参数集U中的每一个评价参数，根据所述评价等级集P中的等级进行模糊评判，得到评价矩阵R，，其中，表示评价参数关于评价等级的隶属程度；

通过对所述评价矩阵R和所述权重向量A进行矩阵运算得到模糊评价向量，；

对所述置信度向量C进行如下合成：，，其中，，，，为计算中间值，为合成后的置信度；

对所述模糊评价向量归一化处理后，得到上一级评价参数的评价结果。