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长江干线水上交通安全多因素耦合预警模型研究

作　者: 田丽娟
导　师: 张矢宇
学　校: 武汉理工大学
专　业: 交通运输规划与管理
关键词: 长江干线水上交通安全多因素耦合预警模型结构方程 BP人工神经网络预警指标体系
分类号: U698
类　型: 硕士论文
年　份: 2013年
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内容摘要

加快长江航运发展己上升为国家战略,而发展长江航运必须以安全为前提和保障,水上安全预警管理工作必将加强。现阶段对长江干线水上交通安全预警管理研究较多,但其中的多因素耦合的安全预警模型研究则相对较弱,适应性较差。因此,多因素耦合预警模型则成为进一步研究的方向,并结合对通航环境、航行船只、动态交通流安全状态的实时数据采集,实现对长江通航的实时动态监管,将安全监管从事后向事前、从被动向主动、从经验向科学的转变,对于促进内河航运安全畅通,提高整体运输效率,具有重要意义。本文是笔者参与交通运输部交通运输建设重大科技专项“长江黄金水道重点航段安全保障关键技术研究”(201132820190)部分研究工作的成果。将现代应用数学方法、信息论、概率统计与安全系统工程等理论和方法,引入水上交通安全预警管理研究中,从大系统角度出发,重点开展基于多因素耦合的长江干线水上交通安全的预警技术研究,主要研究内容包括三部分。1)根据统计的历年长江干线水上交通安全事故,分类总结事故特点,探究长江干线水上交通安全风险因素,为预警指标体系的构建提供依据。结合长江干线安全监管工作实际,分析安全监管与预警管理的现状与存在的问题。2)分析水上交通安全风险因素,设计长江干线水上交通安全预警指标调查问卷并开展调查,在此基础上,构建4大类11亚类共33个指标、具有实时动态性的长江干线水上交通安全预警指标体系,并确定各指标的阈值。根据不同航段特征,从事故诱因与事故发生次数间的关系出发,采用ABC分析法,分别构建长江干线浅险和繁忙航段水上交通安全预警指标体系。3)研究基于多因素耦合的预警模型。构建了基于贝叶斯网络的多因素耦合预警模型,并进行了算例验证。构建了基于结构方程加权、BP人工神经网络的长江干线水上交通安全多因素耦合预警模型,前者以显态的指标权重进行水上交通危险程度的预算,后者则以非显态指标权重进行水上交通危险程度的预测。针对长江干线浅险航段特征,在100个事故统计基础上,进行了实证研究,两模型预警结果一致,可相互验证。研究显示,两种模型方法相辅相成,可提高水上交通安全预警的准确性和可靠性。本文构建的具有实时动态性的长江干线水上交通安全预警指标体系,基于结构方程加权多因素耦合和基于BP人工神经网络多因素耦合的长江干线水上交通安全预警模型,及实证研究,具有创新性和较强的实用价值。

全文目录

摘要  4-6
Abstract  6-10
第1章绪论  10-19
  1.1 引言  10-11
    1.1.1 研究背景  10-11
    1.1.2 研究意义  11
  1.2 国内外研究综述  11-16
    1.2.1 安全预警的研究与应用  11-14
    1.2.2 预警模型的研究与应用  14-16
  1.3 研究主要内容  16-17
  1.4 研究方法及技术路线  17-19
    1.4.1 研究方法  17
    1.4.2 技术路线  17-19
第2章长江干线水上交通安全预警管理现状  19-27
  2.1 长江干线水上交通安全事故现状与特征  19-23
    2.1.1 安全事故现状  19-20
    2.1.2 安全事故特征  20-23
  2.2 长江干线水上交通安全预警管理现状与问题  23-27
    2.2.1 水上交通安全预警管理内涵  23-24
    2.2.2 长江干线水上交通安全预警管理现状  24-26
    2.2.3 长江干线水上交通安全预警管理存在的问题  26-27
第3章长江干线水上交通安全预警因子分析及预警指标体系构建  27-40
  3.1 安全风险因素与风险因子的确定  27-28
    3.1.1 水上交通安全风险因素  27
    3.1.2 安全风险因子确定  27-28
  3.2 基于德尔菲的ABC分析法的预警指标体系构建  28-35
    3.2.1 长江干线水上交通安全预警指标体系总体框架  28-30
    3.2.2 基于ABC分析法的重点航段安全预警指标体系构建  30-35
  3.3 安全预警指标等级划分和阈值确定  35-40
    3.3.1 基于规范的预警等级划分与阈值的确定  35-37
    3.3.2 基于德尔菲法的安全预警指标阈值的确定  37-40
第4章长江干线水上交通安全多因素耦合预警模型构建  40-50
  4.1 基于贝叶斯网络的多因素耦合预警模型构建  40-45
    4.1.1 理论基础  40-41
    4.1.2 模型构建  41-42
    4.1.3 算例  42-45
  4.2 基于结构方程加权多因素耦合预警模型构建  45-47
    4.2.1 理论基础  45-47
    4.2.2 模型构建  47
  4.3 基于BP人工神经网络的多因素耦合预警模型构建  47-50
    4.3.1 理论基础  47-49
    4.3.2 模型构建  49-50
第5章长江干线水上交通安全多因素耦合预警模型实证研究  50-71
  5.1 基于结构方程的加权多因素耦合预警模型的实证研究  50-62
    5.1.1 安全预警指标预处理  50
    5.1.2 模型构建  50-51
    5.1.3 基于结构方程模型的权重确定  51-62
  5.2 基于BP人工神经网络的多因素耦合预警模型的实证研究  62-67
    5.2.1 网络构建与训练  62-65
    5.2.2 仿真  65-67
    5.2.3 预测计算  67
  5.3 两种实证预警模型的实例分析比较  67-71
第6章研究结论与展望  71-73
  6.1 主要研究结论  71-72
  6.2 研究展望  72-73
参考文献  73-77
致谢  77-78
攻读硕士学位期间发表的论文及参加的科研情况  78-79
附录A 长江干线水上交通安全预警指标确定调查问卷  79-83
附录B  83-84

长江干线水上交通安全多因素耦合预警模型研究

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