隨著粵港澳大灣區(qū)規(guī)劃和南沙自貿(mào)片區(qū)戰(zhàn)略的實施以及廣州國際航運中心的建設,確保廣州港水域船舶交通的安全日益重要。船舶交通事故的發(fā)生都有一個過程,在出現(xiàn)苗頭直至臨界狀態(tài)呈現(xiàn)的過程中,存在著各種各樣的信息。通過這些信息可以判斷船舶航行危險程度大小,如果及時進行危險預警,可避免危險狀態(tài)向事故形態(tài)的轉(zhuǎn)化,這對降低港口水域船舶交通事故發(fā)生率和提升船舶交通安全水平具有極為重要的現(xiàn)實意義。為實現(xiàn)對廣州港水域船舶航行危險狀態(tài)進行事前監(jiān)測和及時防范的目的,將船舶交通安全監(jiān)管工作從事后轉(zhuǎn)向事前、從被動轉(zhuǎn)向主動、從經(jīng)驗轉(zhuǎn)向科學,本文開展了廣州港水域船舶交通危險預警研究。主要研究內(nèi)容包括四部分:(1)應用動態(tài)分析指標分析廣州港水域船舶交通事故分布規(guī)律,提取恰當?shù)闹笜俗鳛閺V州港水域船舶交通危險預警指標。通過對廣州港水域船舶交通事故的時間分布、空間分布和形態(tài)分布規(guī)律進行動態(tài)分析,獲取事故分布規(guī)律隨時間變化的動態(tài)變化特征。(2)應用系統(tǒng)聚類法分析廣州港水域船舶交通事故成因,篩選出典型因素作為廣州港水域船舶交通危險預警指標�；跉v年廣州港水域?qū)嶋H發(fā)生的事故統(tǒng)計數(shù)據(jù)資料,辨識船舶交通事故成因的構(gòu)成,提煉出人、船舶、環(huán)境和管理四類影響因素,并應用系統(tǒng)聚類法進行典型因素的篩選,既能綜合考慮各個因素的影響,不丟失有重要影響的因素,又能適當減少因素的數(shù)目,剔除一些不夠典型、特征相似、共線性高的因素。(3)建立廣州港水域船舶交通危險預警指標體系。根據(jù)預警指標體系的建立原則,應用事故分析的研究成果,將廣州港水域船舶交通危險預警指標確定為船舶交通事故分布規(guī)律分析指標和事故成因分析指標兩方面,并應用德爾菲法確定預警指標的重要性和有效性,建立廣州港水域船舶交通危險預警指標體系。(4)應用反向傳播(Back Propagation,BP)神經(jīng)網(wǎng)絡預警方法構(gòu)建廣州港水域船舶交通危險預警模型。選取廣州港水域?qū)嶋H發(fā)生的典型船舶交通事故案例中相關預警指標統(tǒng)計數(shù)據(jù)進行學習訓練,構(gòu)建BP神經(jīng)網(wǎng)絡預警模型,并隨機選取新樣本數(shù)據(jù)對構(gòu)建模型進行驗證分析,驗證表明該模型具有較高的預測精度,可提高廣州港水域船舶交通危險預警的準確性和可靠性。本文構(gòu)建的基于事故分析的船舶交通危險預警指標體系和基于BP神經(jīng)網(wǎng)絡的船舶交通危險預警模型,具有一定的實用性和創(chuàng)新性,能為廣州港船舶交通安全管理提供事前信息,保障港口水域船舶航行安全暢通,提高港口水域船舶交通安全水平和安全管理能力。
【學位單位】：集美大學
【學位級別】：碩士
【學位年份】：2018
【中圖分類】：U698
【文章目錄】：
摘要
abstract
第1章 緒論
    1.1 研究背景及目的
    1.2 國內(nèi)外研究現(xiàn)狀
        1.2.1 國外研究現(xiàn)狀
        1.2.2 國內(nèi)研究現(xiàn)狀
        1.2.3 國內(nèi)外研究現(xiàn)狀綜述
    1.3 研究內(nèi)容及創(chuàng)新點
        1.3.1 研究內(nèi)容
        1.3.2 創(chuàng)新點
    1.4 研究的技術路線
    1.5 本章小結(jié)
第2章 廣州港水域現(xiàn)狀分析
    2.1 地理環(huán)境分析
    2.2 氣象水文條件分析
        2.2.1 氣象條件
        2.2.2 水文條件
    2.3 通航環(huán)境狀況分析
    2.4 船舶交通事故分布規(guī)律分析
        2.4.1 動態(tài)分析指標概述
        2.4.2 時間分布
            2.4.2.1 絕對數(shù)列的時間分布
            2.4.2.2 平均數(shù)列的時間分布
        2.4.3 空間分布
        2.4.4 形態(tài)分布
    2.5 本章小結(jié)
第3章 廣州港船舶交通危險預警指標體系
    3.1 預警指標體系的建立原則
    3.2 船舶交通事故成因分析
        3.2.1 人的因素
        3.2.2 船舶因素
        3.2.3 環(huán)境因素
        3.2.4 管理因素
    3.3 基于系統(tǒng)聚類的典型因素篩選
        3.3.1 因素性質(zhì)分析
        3.3.2 典型因素篩選
    3.4 預警指標體系建立
        3.4.1 預警指標確定
        3.4.2 預警指標體系
    3.5 本章小結(jié)
第4章 廣州港水域船舶交通危險預警模型
    4.1 BP神經(jīng)網(wǎng)絡概述
        4.1.1 BP神經(jīng)網(wǎng)絡的定義及結(jié)構(gòu)
        4.1.2 BP神經(jīng)網(wǎng)絡算法流程
        4.1.3 BP神經(jīng)網(wǎng)絡方法的適用性
    4.2 廣州港船舶交通危險預警警級設定
    4.3 廣州港船舶交通危險預警模型構(gòu)建
        4.3.1 BP神經(jīng)網(wǎng)絡預警模型的結(jié)構(gòu)設計
        4.3.2 BP神經(jīng)網(wǎng)絡預警模型的學習訓練
            4.3.2.1 樣本數(shù)據(jù)的收集整理
            4.3.2.2 樣本數(shù)據(jù)的標準化處理
            4.3.2.3 預警模型的學習訓練
    4.4 廣州港船舶交通危險預警模型驗證
    4.5 本章小結(jié)
第5章 結(jié)論與展望
    5.1 主要研究結(jié)論
    5.2 研究展望
致謝
參考文獻
附錄
在學期間科研成果情況

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本文編號：2828104