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基于文本挖掘的船舶碰撞事故分析及防控對(duì)策研究

發(fā)布時(shí)間:2024-03-10 20:16
  隨著“一帶一路”和“長(zhǎng)江經(jīng)濟(jì)帶”兩大國(guó)家戰(zhàn)略全面深入推進(jìn),作為橫跨我國(guó)東中西三大區(qū)域的長(zhǎng)江干線水上交通運(yùn)輸?shù)陌l(fā)展又迎來了新的機(jī)遇和挑戰(zhàn)。目前,我國(guó)水上交通安全形勢(shì)依然嚴(yán)峻,水上交通事故頻發(fā),其中船舶碰撞事故在所有水上交通事故中占比最大。為增進(jìn)長(zhǎng)江干線水上交通安全,本文開展基于文本挖掘的船舶碰撞事故分析以及防控對(duì)策研究。首先,運(yùn)用python爬蟲程序,實(shí)現(xiàn)對(duì)海事主管機(jī)關(guān)官方網(wǎng)站上關(guān)于事故/險(xiǎn)情報(bào)告的自動(dòng)爬取,作為文本挖掘語料的一種獲取手段。將語料庫中的人為因素、船舶因素、自然環(huán)境因素以及管理因素作為目標(biāo)數(shù)據(jù),調(diào)用R語言中的Bruta和Caret兩個(gè)語言特征選擇程序包,處理目標(biāo)數(shù)據(jù),獲得包含特征項(xiàng)和特征項(xiàng)權(quán)重的多維稀疏原始特征向量空間集合。使用χ2統(tǒng)計(jì)對(duì)其進(jìn)行降維,獲得最終33個(gè)維度的文本特征項(xiàng),確定船舶碰撞風(fēng)險(xiǎn)致因因素,并通過R語言中的wordcloud工具包實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)的可視化。其次,以碰撞過程中的4個(gè)步驟“航行前準(zhǔn)備、航行戒備、避碰決策和操縱執(zhí)行”為主線,以文本挖掘得出的船舶碰撞風(fēng)險(xiǎn)致因因素為基礎(chǔ),結(jié)合前人研究,引入先驗(yàn)分布,構(gòu)建了基于“人-船-環(huán)境-管理”系統(tǒng)的船...

【文章頁數(shù)】:111 頁

【學(xué)位級(jí)別】:碩士

【部分圖文】:

圖1-1技術(shù)路線圖

圖1-1技術(shù)路線圖

數(shù)據(jù)進(jìn)行驗(yàn)證。進(jìn)行仿真,提出不同局面下的避碰決策。


圖2-12013年至2017年我國(guó)內(nèi)河港口吞吐量示意圖

圖2-12013年至2017年我國(guó)內(nèi)河港口吞吐量示意圖

表法等統(tǒng)計(jì)方法,從人為因素、船舶因素、環(huán)境因素和管理因素4個(gè)角分析了船舶碰撞險(xiǎn)情和事故致因,探究船舶碰撞險(xiǎn)情和事故基于時(shí)間、舶等因素的分布規(guī)律。.1引言工業(yè)革命以前,內(nèi)河水路運(yùn)輸一直是我國(guó)最為主要的運(yùn)輸方式,四千,古人們通過江河運(yùn)送糧食、食鹽等貨物,書寫了數(shù)千年的內(nèi)河航運(yùn)文....


圖2-2我國(guó)內(nèi)河航線與主要港口分布圖

圖2-2我國(guó)內(nèi)河航線與主要港口分布圖

我國(guó)內(nèi)河航運(yùn)資源條件十分優(yōu)越,長(zhǎng)江、珠江等河流常年可通航多級(jí)船舶,其中,有著“黃金水道”之稱的長(zhǎng)江干線航運(yùn)條件最為優(yōu)異,是國(guó)內(nèi)最大的內(nèi)陸天然航道。改革開放以來,長(zhǎng)江黃金水道的運(yùn)輸量持續(xù)上漲,特別是21世紀(jì)以來,伴隨著我國(guó)經(jīng)濟(jì)快速發(fā)展,國(guó)民對(duì)能源和物流的需要不斷上漲,長(zhǎng)江沿線城....


圖2-4水上交通安全系統(tǒng)模型

圖2-4水上交通安全系統(tǒng)模型

圖2-4水上交通安全系統(tǒng)模型事故都是由于人的原因而導(dǎo)致。人為因素包過度自信、疲勞駕駛、操縱不當(dāng)、航速過快故發(fā)生的一個(gè)關(guān)鍵因素得到了廣泛的關(guān)注,復(fù)雜,無法對(duì)該因素做出實(shí)時(shí)判斷,只能用等人[51]在分析了各國(guó)海事部門以及IMO提細(xì)化為人員不適和人為失誤這兩類因素;張錦生時(shí)船員....



本文編號(hào):3925260

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