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基于BP神经网络的船舶航行倾覆风险评估
| 论文题名： | 基于BP神经网络的船舶航行倾覆风险评估 |
| 关键词： | 船舶航行;倾覆风险;评价体系;BP神经网络 |
| 摘要： | 船舶作为海上运输的重要载体，是一项复杂而庞大的系统工程，同时其“高风险性”吸引了越来越多学者研究其风险管控。且随着大数据和人工智能的发展，打破了复杂系统风险评价由于难以获得数据而受困不前的困境。本文就以人工智能的基础理论——神经网络，针对事故后果极其严重的船舶航行倾覆风险进行评估。 本文分析船舶航行风险要素，并结合风险的内涵，从致灾因子的危险性、受灾体的脆弱性以及恢复性三个方面计算风险，综合考虑航次中海洋气象、船舶状况、货物状况、船员以及外部救援等方面，构建船舶航行倾覆风险评价体系。该体系包含23个评价指标，本文针对每一个指标都进行了深入分析，针对每个指标分别提出其定量或定性量化的方法。在算例中以“新宝航87”为例实现了指标的量化工作。最后，根据BP神经网络原理构建船舶倾覆风险的网络结构，将23个风险评价指标作为输入值，查询整理了50组样本数据，设计了两种方案利用Matlab实现了BP神经网络的训练和拟合。比较发现，已具备一定网络结构的方案拟合效果更好。此外，BP神经网络的输出值与实际值比较，其误差在可接受范围，证明了网络的有效性。利用该拟合结果可预测计算大样本的船舶倾覆风险值。 通过本文基于BP神经网络对船舶航行倾覆风险评价的研究表明，影响船舶航行倾覆风险的指标繁多且内部关系复杂，而BP神经网络通过对数据的学习，省去了复杂网络的构建，解决了船舶风险评价的一大难点，切实可行。 |
| 作者： | 张慧 |
| 专业： | 交通运输规划与管理 |
| 导师： | 王军 |
| 授予学位： | 硕士 |
| 授予学位单位： | 大连海事大学 |
| 学位年度： | 2018 |
| 正文语种： | 中文 |
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