船舶在水上航行時(shí),一旦發(fā)生安全事故,后果非常嚴(yán)重。為降低船舶航行過程中安全事故的發(fā)生幾率,應(yīng)當(dāng)對航行安全性進(jìn)行預(yù)測。貝葉斯網(wǎng)絡(luò)在不確定性問題的解決中具有良好的適用性,而船舶航行安全性預(yù)測屬于典型的不確定性問題。因此,在該問題的解決中可對貝葉斯網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行合理運(yùn)用。基于此,本文從船舶航行安全性的影響因素分析入手,論述了基于貝葉斯網(wǎng)絡(luò)的船舶航行安全性預(yù)測方法,并提出提高船舶航行安全的建議。 

【文章來源】：艦船科學(xué)技術(shù). 2020,42(12)北大核心

【文章頁數(shù)】：3 頁

【部分圖文】：

貝葉斯網(wǎng)絡(luò)的推理算法Fig.2InferencealgorithmofBayesiannetwork

風(fēng)險(xiǎn)因素的先驗(yàn)概率進(jìn)行預(yù)估，便可預(yù)測出船舶航行中可能遇到的風(fēng)險(xiǎn)。BN推理最為突出的特點(diǎn)在于能夠?qū)χ付l件下的風(fēng)險(xiǎn)進(jìn)行預(yù)測，作為一種概率推理方法，可用其解決船舶航行安全性預(yù)測問題，在特定的情況下，BN除了能夠?qū)φw風(fēng)險(xiǎn)狀況進(jìn)行準(zhǔn)確預(yù)測之外，還能對極限情況下的風(fēng)險(xiǎn)發(fā)生概率進(jìn)行預(yù)測，由此為風(fēng)險(xiǎn)規(guī)避提供了可靠依據(jù)。圖3船舶航行安全性預(yù)測的貝葉斯網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)Fig.3Bayesiannetworkstructureofshipnavigationsafetyprediction圖4船舶航行風(fēng)險(xiǎn)貝葉斯網(wǎng)絡(luò)推理模型與結(jié)果Fig.4Bayesiannetworkreasoningmodelandresultsofshipnavigationrisk2.4船舶航行安全性的提升建議船舶在海面上航行時(shí)，安全性尤為重要，通過貝葉斯網(wǎng)絡(luò)對航行安全性進(jìn)行預(yù)測后，可以得到相應(yīng)的風(fēng)險(xiǎn)等級，風(fēng)險(xiǎn)等級越高，表明發(fā)生安全事故的可能性越大，且事故后果越嚴(yán)重。所以，需要針對較高的風(fēng)險(xiǎn)等級進(jìn)行有效的防范措施，下面提出幾點(diǎn)提高船舶航行安全性的建議。自然因素對船舶航行的安全性具有一定的影響，比如能見度、風(fēng)等，由于這些自然因素并不能通過人為的方式進(jìn)行消除，所以只能采取相應(yīng)的措施加以防范，從而最大限度地減輕自然因素對船舶航行安全性的影響，降低安全事故的發(fā)生幾率。海面上霧氣較大時(shí)，能見度比較低，如果能見度低于0.5nmile，船舶的駕駛員必須謹(jǐn)慎航行，并主動與周圍的船舶進(jìn)行聯(lián)系，通過鳴放霧號和加強(qiáng)瞭望等措施，防止碰撞事故的發(fā)生；當(dāng)大風(fēng)出現(xiàn)時(shí)，受到風(fēng)力的作用，海浪會隨之增大，這對于船舶的安全航行尤為不利，此時(shí)船舶的駕駛員應(yīng)當(dāng)使船舶的運(yùn)動方向與海浪的運(yùn)動方向保持一致，并對航速進(jìn)行調(diào)整，避免風(fēng)浪對船體的沖擊。建議海事管理部門及時(shí)發(fā)布大風(fēng)航行警告，通知船舶做好應(yīng)急

餳?意見2.1貝葉斯網(wǎng)絡(luò)貝葉斯網(wǎng)絡(luò)簡稱BN，是一種基于概率推理的圖形化網(wǎng)絡(luò)，歸屬于數(shù)學(xué)模型的范疇，可用于解決不確定性和不完整性問題。BN本身是一個(gè)不定性因果關(guān)聯(lián)模型，它以多元知識圖解作為推理模型，能夠更加貼切地表達(dá)因果關(guān)系。由于BN通過條件概率對信息要素之間的關(guān)系進(jìn)行表達(dá)，從而使其能夠在不確定和不完整的信息條件下，完成學(xué)習(xí)與推理，這使BN具有強(qiáng)大的不確定性問題處理能力。圖1為簡單的貝葉斯網(wǎng)絡(luò)框架。通過已知條件A，能夠連續(xù)推理出B，C，D，E等。圖1簡單的貝葉斯網(wǎng)絡(luò)框架Fig.1SimpleBayesiannetworkframework2.2推理依據(jù)BN在進(jìn)行推理時(shí)的理論依據(jù)為條件獨(dú)立性假設(shè)，通過該假設(shè)，能夠使后續(xù)的計(jì)算過程得到簡化，從而節(jié)省推理時(shí)間，提高效率。在此需要對條件獨(dú)立性進(jìn)行必要的解釋，即在一定的前提條件下，一個(gè)節(jié)點(diǎn)相對于另外一個(gè)節(jié)點(diǎn)是獨(dú)立的，當(dāng)條件改變后，2個(gè)節(jié)點(diǎn)可能會存在相關(guān)性或是相互影響。BN推理主要是通過對概率的運(yùn)用，來獲取某些節(jié)點(diǎn)的后驗(yàn)概率，較為常用的推理模式2兩種，一種是從上向下的因果推理，另一種是從下向上的診斷推理，前者是依據(jù)已經(jīng)顯現(xiàn)出來的某些特征，對未來可能發(fā)生的狀況進(jìn)行預(yù)測；后者則是在已知事件發(fā)生的前提下，對發(fā)生該事件的可能原因進(jìn)行探索。BN的推理算法比較多，具體如圖2所示。圖2貝葉斯網(wǎng)絡(luò)的推理算法Fig.2InferencealgorithmofBayesiannetwork在實(shí)際應(yīng)用中發(fā)現(xiàn)，圖2中的推理算法各具優(yōu)缺點(diǎn)。目前，尚未出現(xiàn)一種具有普遍適用性和魯棒性的推理算法，所以通常都是根據(jù)實(shí)際問題，選取最為適宜的算法進(jìn)行推理。2.3基于BN的船舶航行安全性預(yù)測在基于BN對船舶航行?

【參考文獻(xiàn)】：
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