本发明涉及多源异构数据处理，具体是多源异构海洋数据融合系统及其实时处理方法。
背景技术：
1、海上航行安全对于保障船舶、人员和货物的安全运行至关重要，是航运业一直以来持续关注的核心问题。随着全球气候变暖，极端天气事件如海啸、风暴潮等日趋频繁，给海上航行带来了前所未有的巨大挑战。海况复杂多变，航行风险与日俱增，一旦发生安全事故，将造成难以估量的人员伤亡和经济损失。因此，如何最大限度规避海上航行风险，确保船舶及时安全到达目的地，成为亟待解决的重大课题。
2、传统的航路规划和航行决策过程存在明显不足。首先，风险评估模型大多基于整体海域数据训练，无法针对不同海域特征进行个性化建模和风险量化，预测精度有限。其次，这些模型主要依赖历史数据，对突发状况如恶劣天气的响应滞后。更重要的是，传统航路规划过程缺乏实时优化调整环节。一旦航行过程中遭遇未曾预期的情况，现有技术无法及时根据沿途风险动态调整航速曲线，从而降低航行风险，只能被动应对，甚至不得不中断航行，给运营效率和经济效益带来严重影响。
3、为此，本发明提出多源异构海洋数据融合系统及其实时处理方法。
技术实现思路
1、本发明旨在至少解决现有技术中存在的技术问题之一。为此，本发明提出多源异构海洋数据融合系统及其实时处理方法，大幅提升航行决策的智能化和前瞻性，有效规避航行风险，提高航运效率与安全性。
2、为实现上述目的，提出多源异构海洋数据实时处理方法，包括以下步骤：
3、步骤一：将海洋划分为若干子海域，并收集每个子海域的历史风险特征数据和历史风险标签；
4、步骤二：预设监测周期数量t，对于每个监测周期，基于各个子海域的历史风险特征数据和历史风险标签，构建若干航行样本；
5、步骤三：对于每个监测周期，以航行样本为训练样本，训练风险预测模型；
6、步骤四：实时收集航船当前位置、航船后续的航行路线和既定的航行速度曲线，并统计航船到达的每个子海域作为经过子海域，计算到达每个经过子海域所需的航行时长；
7、步骤五：对于每个经过子海域，读取对应航行时长对应的风险预测模型作为目标模型，通过收集的实时风险特征和目标模型，输出航行风险值；
8、步骤六：基于所有经过子海域的航行风险值，判断是否保持航行；若保持航行，则继续航行；否则，执行步骤七；
9、步骤七：基于每个经过子海域的航行时长、风险预测模型和实时风险特征，计算每两个子海域之间的航船均速，若航船均速不存在可行解，则航船返回；否则，按航船均速调整航行速度曲线，并重复执行步骤四至步骤七；
10、所述收集每个子海域的历史风险特征数据和历史风险标签的方式为：
11、对于每个子海域：
12、收集该子海域有航行记录以来，经过该子海域的船舶在每一时刻的风险特征记录；所述风险特征记录包括每一时刻的时间戳、海况数据、船舶状态，所有时刻的时间戳、海况数据、船舶状态组成历史风险特征数据；
13、对该子海域的航行记录中的每一个时间戳打上风险标签；所述风险标签为0或1；其中，0表示在该时间戳上航行的船舶通过该子海域，1表示在该时间戳上航行的船舶未能通过该子海域；
14、每一时间戳的风险标签组成历史风险标签；
15、所述对于每个监测周期，基于各个子海域的历史风险特征数据和历史风险标签，构建若干航行样本的方式为：
16、将各个监测周期对应的总时长标记为t；
17、对于任意总时长t：
18、预设时间序列预测模型的时间步长b；
19、遍历每个子海域的航行记录，将该子海域中每一时刻的每项海况数据按时间顺序连接为第一参数序列，将该子海域中每一时刻的每项船舶状态按时间顺序连接为第二参数序列；将航行记录中每一时间戳标记为c；
20、对于时间戳c，从第一参数序列中截取时间戳c-t-b至时间戳c-t的子序列作为第一参数子序列；
21、对于时间戳c，从第二参数序列中截取时间戳c-t-b至时间戳c-t的子序列作为第二参数子序列；
22、将第一参数子序列和第二参数子序列作为时间戳c对应的训练参数序列集合；
23、将时间戳c对应的风险标签作为时间戳c对应的训练风险标签；
24、时间戳c的训练参数序列集合和训练风险标签组成一组航行样本；
25、所述对于每个监测周期，以航行样本为训练样本，训练风险预测模型的方式为：
26、对于监测周期t：
27、将该监测周期的每一时间戳的训练参数序列集合作为风险预测模型的输入，所述风险预测模型以对监测周期t之后的航行风险值的预测值作为输出，所述航行风险值为0或1；所述风险预测模型以对应时间戳的训练风险标签作为预测目标，以航行风险值的预测值和训练风险标签之间的差值作为预测误差，以最小化所有时间戳的预测误差的平方和作为训练目标；对风险预测模型进行训练，直至预测误差的平方和达到收敛时停止训练；所述风险预测模型为时间序列预测模型；
28、所述基于所有经过子海域的航行风险值，判断是否保持航行的方式为：
29、若所有经过子海域的航行风险值均为0，则判断为保持航行；
30、所述基于每个经过子海域的航行时长、风险预测模型和实时风险特征，计算每两个子海域之间的航船均速的方式为：
31、将经过子海域的航行风险值为1的经过子海域表示为危险子海域；
32、从航行路线中获得各个危险子海域的先后经过顺序，并将危险子海域按经过的先后顺序编号为j；
33、对于每个危险子海域，遍历所有监测周期对应的风险预测模型，将该危险子海域的参数应用集合分别输入至每个风险预测模型中，依次获得每个风险预测模型输出的航行风险值；将最后遍历的风险预测模型对应的监测周期的总时长组成的总时长集合标记为zj；
34、遍历组合所有危险子海域的总时长集合，组成πjnj条通过时间序列；nj为第j个危险子海域的总时长集合的大小；π为累乘符号；
35、对于每条通过时间序列，基于每两个相邻危险子海域的距离和通过时间序列中对应的时差，计算出通过每两个危险子海域的预期速度；
36、判断航船均速是否存在可行解的方式为：
37、对于每条通过时间序列，若其中存在任意相邻两个危险子海域的预期速度小于或等于0或为+∞或大于预设的航速阈值，则判断该通过时间序列不可航行；否则，判断该通过时间序列可航行；
38、筛选出所有可航行的通过时间序列作为可选时间序列，从所有可选时间序列中选择一条可选时间序列进行航行速度曲线的调整。
39、提出多源异构海洋数据融合系统，包括航行样本构造模块、模型训练模块以及航行建议模块；其中，各个模块之间通过电性方式连接；
40、航行样本构造模块，将海洋划分为若干子海域，并收集每个子海域的历史风险特征数据和历史风险标签，预设监测周期数量t，对于每个监测周期，基于各个子海域的历史风险特征数据和历史风险标签，构建若干航行样本，并将航行样本发送至模型训练模块；
41、模型训练模块，对于每个监测周期，以航行样本为训练样本，训练风险预测模型，并将风险预测模型发送至航行建议模块；
42、航行建议模块，实时收集航船当前位置、航船后续的航行路线和既定的航行速度曲线，并统计航船到达的每个子海域作为经过子海域，计算到达每个经过子海域所需的航行时长，对于每个经过子海域，读取对应航行时长对应的风险预测模型作为目标模型，通过收集的实时风险特征和目标模型，输出航行风险值，基于所有经过子海域的航行风险值，判断是否保持航行；若保持航行，则继续航行；否则，基于每个经过子海域的航行时长、风险预测模型和实时风险特征，计算每两个子海域之间的航船均速，若航船均速不存在可行解，则航船返回；否则，按航船均速调整航行速度曲线。
43、一种电子设备，包括：处理器和存储器，其中，所述存储器中存储有可供处理器调用的计算机程序；所述处理器通过调用所述存储器中存储的计算机程序，执行上述的多源异构海洋数据实时处理方法。
44、一种计算机可读存储介质，储存有指令，当所述指令在计算机上运行时，使得计算机执行上述的多源异构海洋数据实时处理方法。
45、与现有技术相比，本发明的有益效果是：
46、本发明首先将海域划分为若干子区域，收集每个区域的历史风险特征数据，构建风险标签数据集。然后针对不同航行时长，训练多个时序风险预测模型。在航行过程中，实时获取船舶位置、路线和速度信息，结合风险预测模型动态评估沿途每个子区域的通过风险。如果存在高风险区域，系统将根据子区域的时间约束，智能规划出新的可行航速曲线，从而最大限度降低整体航行风险。大幅提升航行决策的智能化和前瞻性，有效规避航行风险，提高航运效率与安全性，为智能航海及相关领域的发展提供有力支撑。
1.多源异构海洋数据实时处理方法，其特征在于，包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的多源异构海洋数据实时处理方法，其特征在于，所述收集每个子海域的历史风险特征数据和历史风险标签的方式为：
3.根据权利要求2所述的多源异构海洋数据实时处理方法，其特征在于，所述对于每个监测周期，基于各个子海域的历史风险特征数据和历史风险标签，构建若干航行样本的方式为：
4.根据权利要求3所述的多源异构海洋数据实时处理方法，其特征在于，所述对于每个监测周期，以航行样本为训练样本，训练风险预测模型的方式为：
5.根据权利要求4所述的多源异构海洋数据实时处理方法，其特征在于，所述基于所有经过子海域的航行风险值，判断是否保持航行的方式为：
6.根据权利要求5所述的多源异构海洋数据实时处理方法，其特征在于，所述基于每个经过子海域的航行时长、风险预测模型和实时风险特征，计算每两个子海域之间的航船均速的方式为：
7.根据权利要求6所述的多源异构海洋数据实时处理方法，其特征在于，判断航船均速是否存在可行解的方式为：
8.多源异构海洋数据融合系统，其用于实现权利要求1-7中任意一项所述的多源异构海洋数据实时处理方法，其特征在于，包括航行样本构造模块、模型训练模块以及航行建议模块；其中，各个模块之间通过电性方式连接；
9.一种电子设备，其特征在于，包括：处理器和存储器，其中，所述存储器中存储有可供处理器调用的计算机程序；
10.一种计算机可读存储介质，其特征在于：储存有指令，当所述指令在计算机上运行时，使得计算机执行如权利要求1～7任意一项所述的多源异构海洋数据实时处理方法。
