航道内实时船舶交通流航行风险主动评估

发布时间：2017-07-14 11:17

  本文关键词：航道内实时船舶交通流航行风险主动评估

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【摘要】：为主动评估航道内实时交通流航行风险,并对交通事故状态做出预警,利用高斯混合模型和最大期望算法构建了贝叶斯网络。基于长江草鞋峡水道内船舶检测器数据和交通事故数据,学习和训练贝叶斯网络的结构和参数,构建了贝叶斯网络分配器。分别对8组船舶交通流数据建立贝叶斯网络分类模型,结果表明:采用交通事故发生前20~40 min内、且距离事故地点最近的2个船舶检测器的数据构建的模型分类效果最优,正确率为78.13%。最后通过与BP神经网络和K近邻两种估计算法比较,证明了BN模型预测效果更优,是一种较好的实时交通流航行风险评估方法。
【作者单位】： 江苏海事职业技术学院航海学院;上海海事大学商船学院;
【关键词】： 交通工程 航道 交通事故 贝叶斯网络 风险 主动评估
【基金】：交通运输职业教育科研项目(2013A03) 中国交通教育研究会课题(20140233)
【分类号】：U698
【正文快照】： 0引言水路运输作为一种最经济、最环保的运输方式,在综合运输体系中起到了非常重要的作用,港口航道是水路运输的主骨架,作用不可替代。据统计,仅江苏沿江港口2010年船舶货运量就达到9.4亿t,货物吞吐量是密西西比河的2倍,莱茵河的3倍,已连续多年居世界内河货运量首位。另一方面

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1 王富;李杰;石永辉;;基于路网脆弱性的紧急情况下交通疏散诱导模型[J];中国安全科学学报;2012年12期

2 ;[J];;年期

，

本文编号：540873