基于BP神经网络的船舶航行倾覆风险评估

发布时间：2021-09-06 17:01

　　船舶作为海上运输的重要载体,是一项复杂而庞大的系统工程,同时其“高风险性”吸引了越来越多学者研究其风险管控。且随着大数据和人工智能的发展,打破了复杂系统风险评价由于难以获得数据而受困不前的困境。本文就以人工智能的基础理论——神经网络,针对事故后果极其严重的船舶航行倾覆风险进行评估。本文分析船舶航行风险要素,并结合风险的内涵,从致灾因子的危险性、受灾体的脆弱性以及恢复性三个方面计算风险,综合考虑航次中海洋气象、船舶状况、货物状况、船员以及外部救援等方面,构建船舶航行倾覆风险评价体系。该体系包含23个评价指标,本文针对每一个指标都进行了深入分析,针对每个指标分别提出其定量或定性量化的方法。在算例中以“新宝航87”为例实现了指标的量化工作。最后,根据BP神经网络原理构建船舶倾覆风险的网络结构,将23个风险评价指标作为输入值,查询整理了 50组样本数据,设计了两种方案利用Matlab实现了 BP神经网络的训练和拟合。比较发现,己具备一定网络结构的方案拟合效果更好。此外,BP神经网络的输出值与实际值比较,其误差在可接受范围,证明了网络的有效性。利用该拟合结果可预测计算大样本的船舶倾覆风险值。通过... 

【文章来源】：大连海事大学辽宁省 211工程院校

【文章页数】：91 页

【学位级别】：硕士

【部分图文】：

图２．２风险要素与事故要素??Ｆｉｇ．２．２?Ｒｉｓｋ?Ｆａｃｔｏｒｓ?ａｎｄ?Ａｃｃｉｄｅｎｔ?Ｅｌｅｍｅｎｔｓ??

通过上述的分析，可以建立致灾因子的危险性、受灾体的脆弱性以及恢复性??与航次中船舶状况、货物装载状况、船员以及海洋气象环境四个方面的关系图如??下图２．２所示：??脆弱性??丄?Ｉ?了??海洋气象船舶?货物?船员?外部麵??危险性?恢复力??图２．２风险要素与事故要素??Ｆｉｇ．２．２?Ｒｉｓｋ?Ｆａｃｔｏｒｓ?ａｎｄ?Ａｃｃｉｄｅｎｔ?Ｅｌｅｍｅｎｔｓ??通过对事故发生特点的分析，我们可以发现，外界环境的危险性和系统自身??的脆弱性同时决定了事故是否会发生，而恢复性则决定了事故发生前通过调整自??身提高对抗危险性的能力或者外部救援力量的救助，这三者同时决定了风险的大??小。可以用下图２．３表示：??－１２－??

历史）、船舶登记信息（船级、船龄、船舶类型、船舶吨位等）、船舶结构信息（船??壳、船体强度、抗沉性等）以及船舶设备状况（通信导航设备、安全与应急设备、??操作设备、船舶动力装置等）如下图３．１所示：??Ｉ?—???—??????????Ｉ?＊?１??管理公司???二＆船舶管理信息???事故历史???■?＿＿＿＿＿＿＿＿??船级????船龄?—??船型?？船舶登记信息???船舶吨位???＊－丨?＆?＆??舟＆秀白??船壳????一?１??船舶强度??船舶结构????抗沉性?????通信导航设备一?????安全与＆急设备????操作设备?＾?□舶议备????船舶动力装置一?一：???１??图３．１船舶指标??Ｆｉｇ．３．１?Ｓｈｉｐ?Ｉｎｄｉｃａｔｏｒｓ??１．船舶管理信息??（１）管理公司??船舶的状况从管理角度出发，首先其管理公司的状况会直接影响船舶自身的??管理状况。２０１４年９月交通运输部海事局［６７］发布了《重点跟踪航运公司安全监督??管理规定》，对在我国注册的航运公司进行监督管理。通过海事局网站可以查询到??最新重点跟踪航运公司名单以及安全诚信公司名单。航运公司的管理不善，往往??会导致船舶证书不全或过期；船舶设备配备不全或无法使用；船舶出现问题不及??－１６－??

【参考文献】：
期刊论文
[1]基于人工神经网络的船舶风险评价研究[J]. 吴汉才.  自动化与仪器仪表. 2016(08)
[2]BP神经网络在渔船航行安全预警中的应用[J]. 王金浩,李小娟,孙永华,李文彬.  渔业现代化. 2016(01)
[3]基于系统动力学的港口船舶通航风险成因耦合模型[J]. 曹久华,席永涛,胡甚平,陈杰,郭云龙.  安全与环境学报. 2015(03)
[4]黄、渤海恶劣天气影响船舶安全的风险预估技术初探[J]. 解以扬,刘大刚,吴丹朱,曲平,林毅,史得道,赵金霞,吴彬贵,何乃光,邱晓滨,曾凡荣.  灾害学. 2014(01)
[5]基于证据理论的散装液体化学品船安全评估[J]. 俞斌,金永兴,郑滨,张晓东.  中国航海. 2012(01)
[6]基于AHP的船舶安全风险模糊评判方法研究[J]. 赵默洋.  交通与运输(学术版). 2010(02)
[7]基于突变理论的近海船舶航行安全评价[J]. 刘文远,陶娟.  中国安全科学学报. 2010(10)
[8]基于贝叶斯网络方法对船舶搁浅概率的研究[J]. 胡中凯,尹群,刘海燕.  舰船科学技术. 2010(02)
[9]基于模糊证据理论的航道安全性评价[J]. 陈厚忠,黄晶晶,严新平.  中国航海. 2009(04)
[10]贝叶斯网络在海上船舶碰撞研究中的应用[J]. 汤旭红,刘红太,蔡存强.  中国航海. 2009(02)

博士论文
[1]改进FSA框架下的船舶营运安全管理研究[D]. 那保国.哈尔滨工程大学 2009
[2]在港口水域船舶交通安全管理中综合安全评估（FSA）的应用研究[D]. 段爱媛.华中科技大学 2006

硕士论文
[1]基于模糊贝叶斯网络的港口船舶溢油风险评价[D]. 张恩营.大连海事大学 2015
[2]基于PSC检查结果的船舶安全状况研究[D]. 钟思淼.大连海事大学 2011
[3]基于突变理论的近海船舶航行安全评价研究[D]. 陶娟.燕山大学 2011
[4]基于贝叶斯网的港口船舶交通安全评价[D]. 高荣欣.大连海事大学 2010
[5]基于BP神经网络船舶风险评价研究[D]. 黄通涵.大连海事大学 2010
[6]深圳西部水域水上交通安全预警系统关键技术研究[D]. 彭家敏.武汉理工大学 2009
[7]基于控制论的系统安全评价理论研究[D]. 杨宏刚.西安建筑科技大学 2007
[8]散装船舶安全评判数学模型的研究[D]. 范中洲.大连海事大学 2002



本文编号：3387840