發(fā)布時(shí)間：2021-06-15 12:27

　　近年來,由于強(qiáng)風(fēng)、強(qiáng)降雨以及能見度低等氣象災(zāi)害頻繁發(fā)生,導(dǎo)致水上交通事故次數(shù)不斷增加。如果能夠及時(shí)對船舶航行路線的氣象因素進(jìn)行分析,采取適當(dāng)?shù)姆椒▽降肋M(jìn)行風(fēng)險(xiǎn)評估,可以在一定程度上減少事故的發(fā)生。因此,本文以模糊綜合評價(jià)法與BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)為基礎(chǔ),構(gòu)建了風(fēng)險(xiǎn)評估模型和基于遺傳算法改進(jìn)BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測模型。該模型的研究和應(yīng)用,不僅可以有效地評估船舶航行的風(fēng)險(xiǎn),而且能夠很好地輔助水上船舶進(jìn)行安全防范。本文以湖南省主要航道為研究對象,重點(diǎn)對以下內(nèi)容進(jìn)行研究:（1）提出湖南省水上交通氣象災(zāi)害風(fēng)險(xiǎn)評估指標(biāo)體系。首先,對湖南省水上交通事故數(shù)據(jù)進(jìn)行了統(tǒng)計(jì)計(jì)算,分析了水上交通安全航行影響因素,得到了能見度、風(fēng)速、降水量、航道寬度、航道里程、航道深度、航道彎曲半徑、最低通航水位保證率等主要影響指標(biāo)。然后,采用專家評價(jià)法對影響指標(biāo)值進(jìn)行確定,提出風(fēng)險(xiǎn)評估指標(biāo)體系。基于該體系構(gòu)建的風(fēng)險(xiǎn)評估模型,可以有效地降低水上交通航行的風(fēng)險(xiǎn)。（2）采用模糊綜合評價(jià)法建立湖南省水上交通氣象災(zāi)害風(fēng)險(xiǎn)評估模型。首先,從湖南省氣象局?jǐn)?shù)據(jù)庫收集航道數(shù)據(jù)和氣象數(shù)據(jù)。然后,構(gòu)建基于風(fēng)險(xiǎn)評估指標(biāo)的因素集、評價(jià)集、隸屬度函數(shù),采用AHP層次... 

【文章來源】：湖南師范大學(xué)湖南省 211工程院校

【文章頁數(shù)】：62 頁

【學(xué)位級別】：碩士

【部分圖文】：

近11年湖南省水上交通總事故次數(shù)年分布折線圖

圖 2-2 事故類型統(tǒng)計(jì)圖ArcMap軟件具有強(qiáng)大的地圖制作、空間分析等功能。ArcMap軟件是美國環(huán)系統(tǒng)研究所 Environment System ResearchInstitute, ESRI 在 1978 年開發(fā)的，于一種 GIS地理信息系統(tǒng)[30]。本文采用 GIS技術(shù)[31]對事故進(jìn)行信息處理,借助ArcMap軟件對事故類型制作出其圖形，如圖 2-3、2-4 所示。從圖中能夠非常清楚看出事故發(fā)生時(shí)的具體位置。

圖 2-2 事故類型統(tǒng)計(jì)圖ArcMap軟件具有強(qiáng)大的地圖制作、空間分析等功能。ArcMap軟件是美國環(huán)系統(tǒng)研究所 Environment System ResearchInstitute, ESRI 在 1978 年開發(fā)的，于一種 GIS地理信息系統(tǒng)[30]。本文采用 GIS技術(shù)[31]對事故進(jìn)行信息處理,借助ArcMap軟件對事故類型制作出其圖形，如圖 2-3、2-4 所示。從圖中能夠非常清楚看出事故發(fā)生時(shí)的具體位置。

【參考文獻(xiàn)】：
期刊論文
[1]基于柵格數(shù)據(jù)的氣象災(zāi)害風(fēng)險(xiǎn)評估[J]. 王懷軍,潘瑩萍,李帥,陳忠升,趙卓怡,米薈璇.  聊城大學(xué)學(xué)報(bào)(自然科學(xué)版). 2019(03)
[2]基于GIS和模糊數(shù)學(xué)的神農(nóng)架村鎮(zhèn)山洪風(fēng)險(xiǎn)評價(jià)[J]. 王望珍,李玉剛,周又又.  湖北農(nóng)業(yè)科學(xué). 2019(09)
[3]基于多層次模糊評價(jià)法的船閘引航道基坑開挖風(fēng)險(xiǎn)評估[J]. 劉建華,汪映紅,鄒開明,顏舜,楊貴榮.  水運(yùn)工程. 2019(03)
[4]基于人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法的渤海海風(fēng)預(yù)報(bào)方法研究[J]. 楊曉君,張楠,陳宏,從靖,徐威.  干旱氣象. 2019(01)
[5]四川青川縣區(qū)域地質(zhì)災(zāi)害氣象風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警模型研究[J]. 劉艷輝,蘇永超.  工程地質(zhì)學(xué)報(bào). 2019(01)
[6]模糊綜合評價(jià)法在隧洞塌方風(fēng)險(xiǎn)評價(jià)中的應(yīng)用[J]. 何進(jìn),郭延輝,王建國,熊文玥,饒碧玉.  水力發(fā)電. 2019(02)
[7]基于層次分析法和模糊綜合評價(jià)的突發(fā)水污染風(fēng)險(xiǎn)等級評估[J]. 劉明喆,孔凡青,張浩,張鵬宇.  水電能源科學(xué). 2019(01)
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[9]基于模糊綜合評價(jià)法的浙江省高速公路暴雨災(zāi)害風(fēng)險(xiǎn)評估[J]. 顧婷婷,鄧闖,潘婭英,魏晨.  干旱氣象. 2018(05)
[10]能見度不良天氣下海上交通安全風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警系統(tǒng)[J]. 戴厚興,吳兆麟.  交通運(yùn)輸工程學(xué)報(bào). 2018(05)

博士論文
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碩士論文
[1]模糊綜合評價(jià)法在建設(shè)項(xiàng)目水資源論證后評估中的應(yīng)用研究[D]. 周鵬飛.河北工程大學(xué) 2018
[2]基于ArcGIS空間分析的長沙縣林地和國土數(shù)據(jù)庫對比分析[D]. 蔣超.中南林業(yè)科技大學(xué) 2018
[3]城市氣象災(zāi)害應(yīng)急能力綜合評價(jià)研究[D]. 王雪林.西安建筑科技大學(xué) 2018
[4]兩類進(jìn)化算法的改進(jìn)及其應(yīng)用[D]. 周怡璐.廣東工業(yè)大學(xué) 2018
[5]河南省冬小麥主要農(nóng)業(yè)氣象災(zāi)害綜合風(fēng)險(xiǎn)評估[D]. 王田.南京信息工程大學(xué) 2018
[6]基于三維GIS的風(fēng)電場升壓站選址評估系統(tǒng)的研究與實(shí)現(xiàn)[D]. 陳凱崢.西南交通大學(xué) 2018
[7]基于進(jìn)化算法的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)研究與優(yōu)化[D]. 何明慧.安徽大學(xué) 2018
[8]福州港閩江通海航道船舶交通安全評價(jià)[D]. 雷紹權(quán).集美大學(xué) 2018
[9]基于BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的船舶航行傾覆風(fēng)險(xiǎn)評估[D]. 張慧.大連海事大學(xué) 2018
[10]內(nèi)河交通安全風(fēng)險(xiǎn)研究[D]. 沈慶洲.大連海事大學(xué) 2017



本文編號：3231052