沥青船舶安全风险评估体系的研究

发布时间：2017-06-27 20:22

  本文关键词：沥青船舶安全风险评估体系的研究，，由笔耕文化传播整理发布。

【摘要】：随着我国航运经济的发展,海上运输需求与日俱增,与此同时船舶安全成为航运业的热点问题。船舶安全评估是保障船舶安全的一个重要手段,根据评估结果可有针对性地提高船舶安全管理水平,减少船舶滞留。沥青船舶由于自身特殊性一旦发生事故,其危害性要远大于普通货船,因此做好沥青船舶安全风险评估尤其重要。目前国内沥青船舶安全风险评估研究较少,研究成果也未应用到沥青船公司的日常管理中,沥青船公司主要依靠自身经验对所运营的沥青船进行安全评估,主观性较强,缺少科学系统的方法。为此,本文以沥青船舶为研究对象,建立了沥青船舶安全风险评估体系,针对沥青船舶特殊性提出沥青船舶安全风险评估BP神经网络模型,对沥青船舶进行安全风险评估,为沥青船公司提供指导。本文的主要研究内容:1.根据沥青船舶特殊性(船型特点和所载货物特点)和安全评价指标一般确定原则,经过沥青船公司和沥青船舶的实地调研,结合KPI方法的思想完成沥青船舶安全风险评估要素的采集。2.根据所确定的沥青船舶安全风险评估要素,应用AHP方法,结合沥青船公司的船舶安全管理实际情况,建立沥青船舶安全风险评估体系。3.研究了现有的船舶安全风险评估方法及其优缺点,论证了BP神经网络方法在沥青船舶安全风险评估中应用的可行性。4.根据沥青船舶安全风险评估的特点,研究BP神经网络算法,重点研究如何确定BP神经网络中的网络层数、各层节点数、激励函数、传递函数及学习参数,并针对沥青船舶安全风险评估的实际情况进行了选定。建立基于BP神经网络的沥青船舶安全风险评估模型,使用MATLAB软件对所建立的模型进行实例验证。建立沥青船舶安全风险评估体系,应用BP神经网络方法进行沥青船舶安全风险评估,为沥青船公司评估其所属的沥青船舶提供科学方法,为沥青船公司提高安全管理水平打下坚实基础。
【关键词】：沥青船舶 安全风险 评估体系 BP神经网络
【学位授予单位】：集美大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2016
【分类号】：U698
【目录】：

• 摘要4-5
• Abstract5-10
• 第1章 绪论10-16
• 1.1 研究背景及意义10-11
• 1.1.1 研究背景10-11
• 1.1.2 研究目的及意义11
• 1.2 国内外研究现状11-14
• 1.2.1 国外研究现状11-12
• 1.2.2 国内研究现状12-13
• 1.2.3 国内外研究现状综述13-14
• 1.3 本文研究方法14
• 1.4 本文研究内容及技术路线14-16
• 1.4.1 研究内容14-15
• 1.4.2 技术路线15-16
• 第2章 沥青船舶安全风险评估体系及评估要素16-28
• 2.1 沥青船舶安全风险评估体系16-17
• 2.2 沥青船介绍17-19
• 2.2.1 沥青的理化特性17-18
• 2.2.2 沥青船船型特点18-19
• 2.3 评估要素采集原则19-20
• 2.3.1 指标建立的一般原则19-20
• 2.3.2 KPI20
• 2.4 沥青船舶安全风险评估评估要素的采集20-27
• 2.4.1 FSC、PSC及沥青船公司自组织检查21-25
• 2.4.2 其他统计结果25-27
• 2.5 本章小结27-28
• 第3章 BP神经网络及常用船舶安全评估方法28-39
• 3.1 常用船舶安全评估方法28-31
• 3.2 BP神经网络方法的适用性31-32
• 3.3 人工神经网络32-33
• 3.4 BP神经网络33-38
• 3.4.1 BP神经网络的定义33
• 3.4.2 BP神经网络结构33-34
• 3.4.3 BP神经网络算法推导34-37
• 3.4.4 BP神经网络的缺陷及改进37-38
• 3.4.5 BP神经网络算法流程图38
• 3.5 本章小结38-39
• 第4章 基于BP神经网络的沥青船舶安全风险评估模型39-57
• 4.1 沥青船舶安全风险评估体系39-41
• 4.1.1 层次分析法39
• 4.1.2 构建沥青船舶安全风险评估体系39-41
• 4.2 沥青船舶安全风险评估的BP神经网络模型41-46
• 4.2.1 沥青船舶安全风险评估的BP神经网络模型41-42
• 4.2.2 原始数据的处理42-43
• 4.2.3 BP神经网络层数43
• 4.2.4 各层神经元个数的确定43-44
• 4.2.5 神经网络训练参数的确定44-46
• 4.3 沥青船舶安全风险评估BP神经网络实例46-55
• 4.3.1 MATLAB中的BP神经网络工具箱46
• 4.3.2 原始输入输出的获得及预处理46-49
• 4.3.3 样本的训练49-55
• 4.3.4 训练结果分析55
• 4.4 本章小结55-57
• 第5章 结论与展望57-59
• 5.1 总结57-58
• 5.2 不足和展望58-59
• 致谢59-60
• 参考文献60-62
• 附录62-63
• 在学期间发表的学术论文63

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