發(fā)布時間：2017-11-06 18:16

  本文關(guān)鍵詞：實(shí)時交通流條件下船舶航道航行風(fēng)險預(yù)警模型

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【摘要】：為提高航道內(nèi)實(shí)時交通事故預(yù)警精度,基于長江下游兩個水道內(nèi)發(fā)生的交通事故數(shù)據(jù)和船舶檢測器數(shù)據(jù),運(yùn)用隨機(jī)森林(Random Forest,RF)模型對事故發(fā)生前20~40 min內(nèi)的航道狀態(tài)初始數(shù)據(jù)進(jìn)行重要變量篩選,根據(jù)篩選出的4個最重要的變量結(jié)合高斯混合模型和最大期望算法構(gòu)建新的事故預(yù)警貝葉斯網(wǎng)絡(luò)(Bayesian Network,BN)模型.實(shí)例檢驗表明:新的BN模型優(yōu)于直接利用初始數(shù)據(jù)建立的模型,事故預(yù)警正確率達(dá)到81.29%;可轉(zhuǎn)移性測試中新的BN模型的事故預(yù)警正確率雖有所降低,但整體預(yù)警正確率和事故預(yù)警正確率仍高于利用初始數(shù)據(jù)建立的模型;新的BN模型用于實(shí)時船舶交通流航行風(fēng)險預(yù)警是有效的.
【作者單位】： 江蘇海事職業(yè)技術(shù)學(xué)院航海技術(shù)學(xué)院;上海海事大學(xué)商船學(xué)院;
【基金】：中國交通教育研究會課題(20140233) 江蘇省高校哲學(xué)社會科學(xué)研究項目(2014SJD286)
【分類號】：U698
【正文快照】： 0引言航道內(nèi)偶爾發(fā)生的船舶交通事故不僅造成人員傷亡和財產(chǎn)重大損失,同時溢油、漏油等還給環(huán)境治理帶來難以估計的經(jīng)濟(jì)損失.事故產(chǎn)生的主要原因分為人、船、航道和環(huán)境等4個方面,在這4個方面的綜合作用下,航道內(nèi)的實(shí)時交通流不斷發(fā)生變化.[1]國內(nèi)外關(guān)于船舶交通流的研究較多,

【相似文獻(xiàn)】

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本文編號：1148819