Формирование обучающей выборки для информационной интеллектуальной системы организации и управления арктическими морскими грузоперевозками
Authors: Glushkov S.V. , Sobolevskaya E.Y. , Levchenko N.G. 
Published: March 2020

Разработка информационной интеллектуальной системы организации и управления морскими грузоперевозками с учетом сложных условий плавания в Арктике и Субарктике России является новым подходом для обеспечения процесса грузоперевозок. Реализован первый модуль для расчета стоимости морских грузоперевозок с учетом ледовой обстановки на основе нечёткого вывода типа Мамдани на высокоуровневом языке программирования MATLAB с помощью интерактивного инструмента GUIDE математического пакета Matlab. Составлен перечень судов различных ледовых классов в соответствии с периодом навигации. Рассчитана средняя скорость в пути для судов одинакового ледового класса. Проанализированы рейсовые донесения капитанов ледоколов различных периодов и районов плавания. Сформирована обучающая выборка на основе рейсовых донесений капитанов ледоколов для настройки нечеткой модели типа Мамдани для информационной интеллектуальной системы организации и управления морскими грузоперевозками с учетом сложных условий плавания в Арктике и Субарктике России. Выборка на натурных данных позволит обучить/настроить нечеткую модель типа Мамдани. В результате настройки модели типа Мамдани для модуля расчета стоимости морских грузоперевозок с учетом ледовой обстановки будет получена новая нечеткая модель, которая позволит предоставлять судоходной компании, экипажу судна прогнозную аналитику. Обучение модели на сформированной выборке увеличит процент достоверности прогноза. Обученная/настроенная нечеткая модель типа Мамдани является основным компонентом информационной интеллектуальной системы организации и управления морскими грузоперевозками с учетом сложных условий плавания в Арктике и Субарктике России.Development of an information intelligent system of organization and management of sea cargo transportation considering difficult sailing conditions in the Arctic and subarctic Russia is a new approach to ensure the process of transportation. The first module for calculating the cost of sea cargo transportation taking into account the ice situation on the basis of Mamdani fuzzy logic system in the high-level programming language MATLAB with the help of the GUIDE interactive tool in the Matlab math packege has been implemented. The list of vessels of various ice classes has been made according to the navigation period. The average speed in a way for vessels of the same ice class has been calculated. Voyage reports of icebreaker captains of different periods and navigation areas have been analyzed. A training sample has been formed on the basis of voyage reports of icebreaker captains to set up a Mamdani fuzzy logic model for the information intelligent system of organization and management of sea cargo transportation taking into account difficult navigation conditions in the Arctic and subarctic Russia. Sampling on field data will allow to train / adjust the Mamdani fuzzy logic model. As a result of setting up the Mamdani fuzzy logic model for the module for calculating the cost of sea cargo transportation, taking the ice situation into account, a new fuzzy logic model will be obtained, which will allow to provide the shipping company and the vessel crew with predictive Analytics. Training the model on the generated sample will increase the percentage of reliability of the forecast. The trained / adjusted Mamdani fuzzy logic model is the main component of information intelligent system of organization and management of sea cargo transportation taking into account difficult navigation conditions in the Arctic and subarctic Russia.