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基于随机森林算法的船舶事故分析预测研究开题报告

 2020-09-15 22:05:43  

1. 研究目的与意义(文献综述)

就目前来看,水上运输具有运输量大、能耗低、适应性强和国际通航等特点,现如今已经成为了交通物流中最主要的运输方式。但是随着船舶数量的增加所带来的是水上交通事故的频繁发生,造成严重的人员,财产和环境损失。更进一步地,通过分析历史统计数据,在水上交通事故类型中,碰撞事故一直占据主导地位。据长江海事局统计显示,2010年至2014年,其管辖区域发生事故总数分别为:235、196、153、168、125起,其中碰撞事故为:119、91、78、66、56起,占据百分比为:50.6%,46.4%,51.0%,39.3%,44.8%。相关交通管理部门一直探索如何制定有效的管理措施去减少碰撞事故的发生。

船舶碰撞涉及到人、船、环境等诸多方面及因素。目前最广泛的研究方法是利用dcpa和tcpa的船舶危险度评判模型去指导船舶实行安全避让。但除了寻找碰撞直接原因外,还需要对事故本身进行更详细的分析,从事故中吸取教训,防止类似事件再次发生。从事故报告中,我们可以得到船舶碰撞危险因素,如:船舶类型,船舶速度,碰撞角度等。这些危险因素直接影响船舶碰撞严重程度。

目前人们对于船舶碰撞事故的研究方法主要包括故障树分析法,聚类分析,灰色关联法,回归分析等。郝勇等通过建立船舶碰撞事故树模型,完成了影响船舶碰撞的基本危险因素的重要程度排序。邬惠国等运用模糊聚类分析,确定了船舶碰撞危险度。李杰等通过对原始数据进行优化,构建了新的船舶交通事故灰色预测模型,并对船舶交通事故量做了短期预测。张俊桢通过建造船舶碰撞事故logistic回归模型,得出船舶总吨比、碰撞位置、被撞船舶速度、碰撞角度四个因素对于船舶碰撞事故严重程度影响最大,并且预测了在上述影响因素下的碰撞结果。

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2. 研究的基本内容与方案

该项研究的主要内容是基于随机森林算法对船舶事故的不同致因因子进行分析,从而实现对船舶碰撞严重程度的预测。现在船舶碰撞事故的处理过程可以大致分为三个阶段:事故现场勘查取证、事故原因和过程分析以及根据分析结果进行判定碰撞的严重程度。对于碰撞事故的数据处理首先是船舶碰撞事故的致因分析,主要针对碰撞事故中的各种相关危险因素,探讨其对船舶碰撞发生的直接或间接影响,这里有通常有三种方法:应用系统安全理论从现代系统论的观点考察事故的原因;采用事故致因理论来探讨船舶碰撞发生过程各影响因素;将数据挖掘引入致因分析中,用来发现事故中各种致因因子与事故之间的关联性。

该毕业论文研究的是利用随机森林的算法对事故各致因因子同事故间的相关性进行分析,从大量含有噪声的事故原始数据中,提取隐藏在事故背后、不容易被发掘,然而又有巨大潜在价值的内在规律和数据信息,这里可以使用的方法有很多:从船舶碰撞过程中的人为因素出发,挖掘出影响人为失误的个性影响及其之间的关系,求出不同因素的可置信度;将数据挖掘技术应用带内河船舶交通事故分析中,挖掘出其中的时空分布特征,解释不同类型事故形成的机理,采用数理统计分析方法对事故风险进行评估;基于数据挖掘工具对比分析ism规则实施前后限制水域船舶交通事故人为因素和非人为因素的占比情况,采用聚类分析法对船舶碰撞事故数据中的船舶尺度研究入手,建立船舶尺度和船舶碰撞事故的数学模型,用以探讨尺度对船舶碰撞事故的影响。

本文的研究内容是探究船舶碰撞事故的事故模式,其中要用到的方法有随机森林算法分析等,这里要进行的工作有数据预处理,构建随机森林模型,论文也将从以下几个方面开始研究:

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3. 研究计划与安排

第1-2周:根据论文题目来搜集资料。

第3-4周:利用图书馆的网络及书面资源,搜集大量相关课题资料,并根据自己的学习及研究能力完成开题报告,然后在老师指导下修改开题报告,确定最终的研究方向和技术路线并完成开题报告。

第5-8周:根据任务书和开题报告,确定研究框架,对于船舶碰撞事故数据进行预处理,将系统每一部分的研究任务和具体内容细化,找出并攻克技术难点。完成论文的提纲,并通过中期检查。

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4. 参考文献(12篇以上)

[1] 长江海事局2014年安全形势通报.长江海事局.2014.

[2] 郝勇, 吴志新, 傅春燕.长江干线船舶碰撞原因的故障树分析[j].中国安全生产科学技术,2010,6(5):171-176.

[3] 邬惠国, 朱现场, 肖英杰,吴华锋,周伟.基于模糊聚类的海上交通事故分析[j].中国航海,2013(3):80-84.

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