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基于数据挖掘的船舶碰撞人为因素致因链研究
| 论文题名： | 基于数据挖掘的船舶碰撞人为因素致因链研究 |
| 关键词： | 船舶碰撞事故;数据挖掘;行为安全2-4模型;加权关联规则;事故致因链 |
| 摘要： | 近年来，随着我国建设交通强国的进程加快，海上交通运输迎来新的发展热潮，因此，海上交通事故也越发引起关注。船舶碰撞事故仍是海上交通事故中数量较多，损失较大的事故类型。虽然导致船舶碰撞事故的因素很多，但研究证明，人为因素是造成船舶碰撞事故的主要因素。因此，船舶碰撞事故过程中人为因素的致因分析及安全管理漏洞的定位，是预防事故发生、加强海上交通事故管理的基础。 目前，国内外学者对船舶碰撞事故的研究，大多侧重于对碰撞要素进行分析、探究因素之间的相关性、研究不同碰撞因素对碰撞结果的影响。缺少利用数据挖掘算法对事故整体形成过程中人为因素的研究。而事故致因链是把事故和与其相关联的致因因素连接起来，形成一条链，能够让人明确事故的原因及各个环节的作用关系，是事故预防的基本理论路线。 基于上述情况，本文对多起船舶碰撞事故进行分析，构建船舶碰撞事故人为因素致因链。具体工作如下： （1）通过对多种事故致因链模型进行对比,最终采用行为安全“2-4”模型作为事故致因分析主链条。利用行为安全“2-4”模型将事故的致因因素分解为组织行为、个人行为两个层面，构建船舶碰撞“2-4”致因分析模型。 （2）以180起碰撞事故报告为基础，利用船舶碰撞“2-4”致因模型对船舶碰撞事故报告进行分析，采用“0-1”标记法将报告中的文本信息转化成数据，压缩出近400条船舶信息，建立起船舶碰撞事故数据集。采用加权关联规则算法对船舶碰撞事故数据集进行数据挖掘，以获取船舶碰撞事故致因因素的极大频繁项集。 （3）根据挖掘出的极大频繁项集，结合船舶碰撞过程，依据行为安全“2-4”模型中的因果关系，构建船舶碰撞事故人为因素致因链，并从组织和个人两个层次提出建议以保障海上交通安全。 本文从系统整体角度分析了船舶碰撞事故过程中人为因素的种类，在事故致因分析中同时考虑到组织行为、组织成员个人行为，细化了组织内部的管理因素，定位了组织管理漏洞，为船舶碰撞事故致因分析提供了新思路。 |
| 作者： | 肖云凡 |
| 专业： | 交通运输工程 |
| 导师： | 马会 |
| 授予学位： | 硕士 |
| 授予学位单位： | 大连海事大学 |
| 学位年度： | 2021 |
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