基于贝叶斯网络的内河船舶碰撞人的失误分析

发布时间：2018-04-28 08:19

  本文选题：航运安全 + 内河船舶碰撞　； 参考：《上海海事大学学报》2017年03期

【摘要】：为分析对船舶航行安全有显著影响的人的因素,引入SwainGuttmann模型和贝叶斯网络分析内河船舶碰撞事故。依据SwainGuttmann模型的信息处理过程(感知、决策和行动)梳理内河船舶碰撞形成机理。利用领域专家知识和小样本量数据学习法构建贝叶斯网络,计算网络节点间的条件概率。利用贝叶斯网络的不确定性知识推理方法,得出影响船舶航行安全的关键人的因素。该结果与真实事故案例统计结果相吻合,这说明SwainGuttmann模型和贝叶斯网络适用于对内河船舶航行安全的综合分析。
[Abstract]:In order to analyze the factors that have a significant impact on the safety of ship navigation, the SwainGuttmann model and Bayesian network are introduced to analyze the collision accidents in inland rivers. According to the information processing process of the SwainGuttmann model (perception, decision and action), the formation mechanism of the inland river ship collision is combed. The Bayesian network is built to calculate the conditional probability between the network nodes. By using the uncertain knowledge reasoning method of the Bayesian network, the key factors that affect the safety of the ship navigation are obtained. The results agree with the actual accident case statistics, which shows that the SwainGuttmann model and the Bayesian network are suitable for the navigation safety of inland ships. Comprehensive analysis.

【作者单位】： 上海交通大学船舶海洋与建筑工程学院;上海交通大学海洋水下工程科学研究院;
【分类号】：U698

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本文编号：1814506