实时交通流条件下船舶航道航行风险预警模型

发布时间：2017-11-06 18:16

  本文关键词：实时交通流条件下船舶航道航行风险预警模型

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【摘要】：为提高航道内实时交通事故预警精度,基于长江下游两个水道内发生的交通事故数据和船舶检测器数据,运用随机森林(Random Forest,RF)模型对事故发生前20~40 min内的航道状态初始数据进行重要变量筛选,根据筛选出的4个最重要的变量结合高斯混合模型和最大期望算法构建新的事故预警贝叶斯网络(Bayesian Network,BN)模型.实例检验表明:新的BN模型优于直接利用初始数据建立的模型,事故预警正确率达到81.29%;可转移性测试中新的BN模型的事故预警正确率虽有所降低,但整体预警正确率和事故预警正确率仍高于利用初始数据建立的模型;新的BN模型用于实时船舶交通流航行风险预警是有效的.
【作者单位】： 江苏海事职业技术学院航海技术学院;上海海事大学商船学院;
【基金】：中国交通教育研究会课题(20140233) 江苏省高校哲学社会科学研究项目(2014SJD286)
【分类号】：U698
【正文快照】： 0引言航道内偶尔发生的船舶交通事故不仅造成人员伤亡和财产重大损失,同时溢油、漏油等还给环境治理带来难以估计的经济损失.事故产生的主要原因分为人、船、航道和环境等4个方面,在这4个方面的综合作用下,航道内的实时交通流不断发生变化.[1]国内外关于船舶交通流的研究较多,

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