基于数据挖掘的船舶人为碰撞事故致因链研究

发布时间：2018-01-21 21:30

  本文关键词： 船舶 碰撞事故 数据挖掘 关联规则 人为失误 致因链　出处：《大连海事大学学报》2014年02期 　论文类型：期刊论文

【摘要】：为有效研究人为失误导致船舶碰撞事故的形成机理,采用贝叶斯网络结构和数据挖掘算法构建事故致因链.分析128起典型人为失误致因船舶碰撞事故案例,依据事故中驾驶员认知行为形成过程,采用贝叶斯网络构建事故致因网络结构;采用Apriori算法和JAVA语言编程挖掘事故的人为失误频繁因素组合,得出导致碰撞事故的人为失误致因链.
[Abstract]:In order to effectively study the formation mechanism of ship collision accidents caused by human error, Bayesian network structure and data mining algorithm are used to construct the accident cause chain. 128 typical human errors caused ship collision accidents are analyzed. According to the formation process of driver's cognitive behavior in the accident, Bayesian network is used to construct the network structure of accident cause. Apriori algorithm and JAVA language are used to mine the frequent factor combination of human error, and the human error cause chain of collision accident is obtained.
【作者单位】： 大连海事大学航海学院;
【基金】：国家自然科学基金资助项目(2013Z0216)
【分类号】：U698.6
【正文快照】： 0引言“事故致因链”是指“大事故极少是因为一个原因引起的,总是由许多事件像链条似地联结在一起而发生的”[1].目前,对船舶碰撞事故的研究,大多侧重于人、船、环境等因素与事故关系的分析,缺少对事故形成过程的研究,难以从根本上减少碰撞事故.构建事故致因链,描述事故形成过

【参考文献】

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【共引文献】

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本文编号：1452580