人因海事事故诱因组合模式分析与预测

为深入了解人因失误对海事事故的诱发机制,以事故历史数据为基础,对诱因组合模式进行分析和预测.在阐述"瑞士奶酪"模型和人的因素分析与分类系统(Human Factors Analysis and Classification System,HFACS)核心思想的基础上,构建人因海事事故诱因分类体系.将诱因量化为矩阵并通过矩阵转化和聚类分析等提取事故主要诱因组合模式,利用Bootstrap方法对主要诱因组合模式进行预测,结果有助于决策者制定针对性强、可操作性高的防范措施,可以从根本上提高海上运输安全性.     

加权灰色关联理论模型在辽宁海上交通事故分析与预测中的应用

为增强海上交通运输安全,运用灰色系统理论中的加权灰色关联分析和预测的基本原理,改进关联系数的计算方法,并考虑各序列因子在不同点处的权重差异,对辽宁水域2007—2013年的船舶交通事故进行分析.建立该水域船舶交通事故总数与事故类型及发生时间的关联矩阵,根据得到的加权灰色关联度寻求事故的发生规律.将传统灰色关联理论与加权灰色关联理论的关联结果进行对比,验证加权灰色关联理论具有较好的精确性和层次性.建立船舶交通事故总数的预测模型,并对该水域的交通形势进行预测,同时将预测模型结果与实际数据相比较,得到模型预测精度,证明该模型合理、可靠,可以为海上交通事故的预防提供指导和借鉴.     

福建沿海船舶事故的灰色关联分析

运用灰色系统理论中的关联分析原理,通过总结福建沿海最近10年的海事资料,计算出其关联度,由此分析福建沿海发生的海事与事故种类、事故船舶大小、事故发生时间和地理位置、事故发生原因等的关系,说明福建沿海海事特点、成因及规律,并提出改善福建沿海海上交通环境的一些建议与措施.     

基于博弈论的海上交通事故案例推理方法及应用

为有效积累和挖掘海上交通事故案例蕴含的宝贵经验和知识,提出一种基于博弈论的海上交通事故案例推理方法。从大量海上交通事故历史案例中提取案例特征构建特征指标集,采用偏好比率法和熵值法分别确定指标主观权重和客观权重,采用博弈论得到综合权重;根据案例特征数据类型,定义不同的指标相似度计算方法,利用灰色关联分析法筛选初始案例组成案例库;结合指标综合权重,构建海上交通事故案例相似度计算模型,进而从案例库中检索出与目标案例相似度最高的案例。通过对海上交通事故应急物资需求的预测,验证了模型的可靠性和适应性,可为海上交通事故发生后的应急决策提供一定的理论参考。     

基于层次与阶段协同的海上交通风险管理模式

为确保船舶运输安全和海上交通安全,在分析海上交通风险管理中危险源识别、风险评估、预警预控、应急响应以及持续改进等相关内容的基础上,对海事安全监管人员中的管理级、操作级和支持级3个层次及事故发生前、中、后3个阶段协同管理模式进行研究,提出基于层次与阶段协同的海上交通风险管理模式.该模式可为建立海上交通风险动态管理综合系统提供参考.     

灰色系统理论对身体素质的检测

本文运用灰色系统理论和方法,以山西农业大学1990—1993年学生五项身体素质测试成绩为数据数列,进行关联分析。揭示了五项素质中影响标准合格率的主要因素是:男生为引体向上和铅球,女生为铅球和立定跳远。为进一步深化体育教学改革,针对性地指导学生课余体育锻炼,提高“标准”合格率提供参考依据。     

基于Apriori算法的船舶交通事故关联规则分析

为有效分析船舶交通事故的潜在因果关系,预防和控制事故的发生,采用关联规则方法对相关数据进行有效挖掘,制定船舶交通事故关联规则挖掘流程,建立船舶交通事故关联规则分析模型.基于Apriori算法对船舶交通事故数据进行关联规则分析,挖掘事故间的强关联规则.对所挖掘出的强关联规则进行分析,发现事故致因因素间的潜在关系,并提出事故防范对策以保障海上交通安全.     

道路交通事故中人的因素分析

随着汽车保有量的不断增加,道路交通事故已成为一大社会公害,本文从驾驶员、行人、汽车生产及管理部门等方面分析了道路交通事故中人的因素。     

基于熵权的海上交通风险成因物元评价模型

为准确掌握和分析船舶事故原因,有效地进行船舶安全管理,以不同水域不同船舶事故成因的风险、频率和后果为基础,建立基于熵权的海上交通风险成因物元评价模型.通过该模型对船舶事故成因进行评价,得出船舶事故成因的重要度.实例证明,基于熵权的物元模型适用于海上交通风险成因评价,补充、完善了海上交通风险成因评价体系,为海事安全管理提供决策支持.     

基于Petri网的海上事故应急流程绩效评价方法

为提高海上交通事故应急处置能力,提出一种基于Petri网的海上事故应急流程绩效评价方法.根据模糊随机Petri网(Stochastic Petri Net,SPN)理论,结合主要存在的船体受损、人员伤亡、火灾爆炸和海洋污染等4种事故类型,确立各事故类型的应急流程,并分析各流程因素的逻辑关系,构建海上事故应急流程的模糊SPN模型.通过基于该模型的马尔科夫链得到各种状态下的稳态概率表达式.利用模糊集理论对各个因素进行静态分析和动态分析,最终得到各种状态下稳态概率的变化情况.案例结果表明,当发生海上交通事故时,此模型能够体现各因素对整个应急流程绩效的影响,并能通过数值变化趋势反映不同状况下海上事故应急流程的关键环节,提高风险处置的效率和针对性.     

基于决策树的水上交通事故影响因素耦合分析

为深入探究重特大水上交通事故影响因素耦合机制,基于我国水上交通事故严重程度分类和影响因素数据的分布特征,采用C5. 0决策树算法,以从939份事故调查报告中获取的事故影响因素集为输入变量,以事故类型(一般事故、重特大事故)为输出,构建事故严重程度影响因素决策树模型。优化关键参数,从生成的推理规则集中提取9种易引发重特大事故的多因素耦合模式。结果显示,在"船员操作故意违规、浪为8级及以上、政府部门监督管理严重不足、航运企业安全管理严重不足、时段为0:00—3:59或20:00—23:59、事故造成船舶全损"耦合模式下,重特大事故样本数最多,应作为重点的事故防范情境。     

基于ARIMA-BP神经网络的船舶交通事故预测

为提高船舶交通事故的预测精度,提出将自回归综合移动平均(autoregressive integrated moving average, ARIMA)模型与BP神经网络组合的船舶交通事故预测方法。该方法考虑船舶交通事故的复杂性和非线性因素,充分结合ARIMA模型与BP神经网络的优势,分别从简单加权和残差优化角度对ARIMA模型与BP神经网络的不同组合方法进行比较研究,并将其应用于2000—2018年英国籍船舶交通事故预测中。结果表明:与ARIMA模型、BP神经网络和ARIMA-BP的简单加权组合预测方法进行对比,ARIMA-BP的残差优化组合预测方法的预测精度最高,其均方根误差、平均绝对误差和平均绝对百分比误差分别为7.16、6.0和4.9%。本文提出的船舶交通事故预测方法可以为相关人员的决策提供指导。     

水上交通加权安全评价中权重向量的异常分析

为提高指标权重在水上交通安全评价中的准确性,提出一种基于DBSCAN算法的权重向量异常分析方法.该方法选取加权评价法为研究对象,以DBSCAN算法为检测方法,对水上交通加权安全评价中的权重向量进行异常分析.实例表明,在130组数据中,异常权重向量共3组.从数据分布情况看,异常向量与正常向量有比较明显的差异,说明此方法能有效识别异常向量,是可行的.该方法对权重向量集进行分析后,可防止异常权重向量的干扰,提高评价结果的质量.     

基于DEMATEL与ISM集成方法的水上交通系统脆性影响因素研究

为完善水上应急系统管理体系,建立水上交通系统脆性影响因素多层递阶结构模型.首先从人、物、环境和管理等方面分析脆性影响因素,然后结合解释结构模型(Interpretive Structure Modeling,ISM)法和决策试验和评价实验室(Decision Making Trial and Evaluation Laboratory,DEMATEL)法融合的优势,将复杂的因素关系转化为直观的、良好的层次结构关系.通过水上交通系统脆性影响因素之间的内在运行机制和层次关系,可找出水上交通系统脆性最直接和最根本的影响因素.结果显示,该方法能深入挖掘水上交通系统事故发生的关键因素和这些因素之间的相互影响及层次关系,从而可为寻求水上交通系统事故发生的关键问题和改善水上交通环境提供方案.     

基于属性约简的海事人为失误致因分析

为寻找1种处理简便且行之有效的分析海事人为失误致因的方法,引入基于属性约简的粗糙集数据挖掘方法,使用开源粗糙集工具RSES对导致瞭望不当行为的30种影响因素数据进行分析,通过基于遗传算法的属性约简方法得到主要因素.试验结果证明,在分析海事人为失误主要因素的过程中,利用粗糙集的属性约简方法可简化分析并提高分析的准确性和直观性,为海上交通的有效管理提供决策依据.     

基于粗糙集的海事事故影响因素分析

为定量分析海事事故的影响因素,从最新国内外168份海事事故报告中选择100份事故报告作为研究样本,运用粗糙集理论从人、船、环境的角度研究事故类型、事故发生时间、船旗国、吨位、船型、船龄、气象、人为因素等与事故等级之间的重要性隶属度关系.该方法可挖掘船舶海事事故中人、船及环境因素的深层次影响及关联程度,所得结论具有一定的普遍性,可克服主观影响,为海事监管部门和航运企业避免海事事故的发生提供参考,对提高航运安全管理、减少海事事故的发生具有重要作用.     

基于分形理论的水上交通事故预测

为进行水上交通事故的预测与预警,分析将分形理论运用于水上交通事故预测计算的可行性.通过使用分形插值方法对离散的时间序列数据集进行处理,求取IFS迭代函数系及其吸引子,构建对于给定时间序列的预测模型.以我国水上交通事故近年来的统计数据为计算对象,预测未来几年内水上交通事故的发展趋势,验证该理论方法具有良好的宏观与微观预测性.     

海上交通系统风险蒙特卡洛仿真

为准确掌握和分析特定状态或条件下的海上交通系统风险分布,有效进行船舶安全管理,对海上交通系统风险进行宏观分析.在海上交通事故频率与后果评估的基础上,采用蒙特卡洛方法建立海上交通系统风险仿真模型.运用该模型对指定条件下的海上交通系统风险进行仿真,得出风险度分布曲线.实例表明,该模型能够较好地反映海上交通系统风险的趋势,为...