基于Reason-SHEL的船舶航行風(fēng)險(xiǎn)人為致因機(jī)理與預(yù)瞥方法研究.pdf

1、隨著社會(huì)進(jìn)步和科技的發(fā)展，船舶設(shè)備的可靠性有了很大的進(jìn)步，單純由船舶設(shè)備故障導(dǎo)致的水上交通事故極為罕見(jiàn)，而人為失誤已經(jīng)成為水上交通事故的重要組成部分。據(jù)國(guó)際海事組織的統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)顯示，人為因素造成的直接或間接的船舶事故超過(guò)水上安全事故總量的80％。因此，研究船舶航行風(fēng)險(xiǎn)中的人為致因機(jī)理，預(yù)防人為失誤，降低人為風(fēng)險(xiǎn)，實(shí)現(xiàn)船舶航行風(fēng)險(xiǎn)的人為致因機(jī)理和預(yù)警管理已經(jīng)成為各船舶營(yíng)運(yùn)企業(yè)關(guān)注的頭等大事，也是保障水上交通運(yùn)輸健康快速發(fā)展、促進(jìn)國(guó)民經(jīng)濟(jì)發(fā)展

2、的重要問(wèn)題。基于以上需求，本文提出了一種基于Reason-SHEL模型進(jìn)行船舶航行風(fēng)險(xiǎn)人為致因因素的分析，并利用多維關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘船舶事故人為因素致因鏈的方法。本文的主要的研究工作有：
　　(1)提出了針對(duì)研究船舶航行風(fēng)險(xiǎn)人為致因機(jī)理的完善的人為因素指標(biāo)體系。首先分析Reason模型和SHEL模型的特性，并利用Reason模型和SHEL模型分析船舶航行風(fēng)險(xiǎn)中的人為因素；然后結(jié)合這兩種模型的特性建立了Reason-SHEL模型，利用該

3、模型構(gòu)建了完善的船舶航行風(fēng)險(xiǎn)人為因素指標(biāo)體系。
　　(2)設(shè)計(jì)了多維關(guān)聯(lián)規(guī)則算法并構(gòu)建了船舶航行風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警規(guī)則庫(kù)。利用Reason模型結(jié)合關(guān)聯(lián)規(guī)則算法設(shè)計(jì)多維關(guān)聯(lián)規(guī)則算法，并利用構(gòu)建的人為因素指標(biāo)體系分析水上交通事故報(bào)告得到事故人為致因，建立船舶事故數(shù)據(jù)庫(kù)。然后利用設(shè)計(jì)的多維關(guān)聯(lián)規(guī)則算法挖掘事故數(shù)據(jù)庫(kù)得到船舶事故人為因素致因鏈，構(gòu)建了船舶航行風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警規(guī)則庫(kù)，并利用相似度算法驗(yàn)證該規(guī)則庫(kù)的可靠性。
　　(3)提出了結(jié)合預(yù)警規(guī)則庫(kù)

4、和模糊綜合評(píng)價(jià)模型的船舶航行風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警優(yōu)化策略。對(duì)船舶航行風(fēng)險(xiǎn)人為因素指標(biāo)集進(jìn)行監(jiān)測(cè)，并利用相似度算法對(duì)在航船舶人為因素指標(biāo)集與預(yù)警規(guī)則庫(kù)做相似度匹配，確定船舶航行風(fēng)險(xiǎn)致因集合；采用模糊綜合評(píng)價(jià)模型對(duì)船舶風(fēng)險(xiǎn)進(jìn)行評(píng)價(jià)，確定船舶航行風(fēng)險(xiǎn)等級(jí)；結(jié)合風(fēng)險(xiǎn)致因集合和風(fēng)險(xiǎn)等級(jí)制定了綜合船舶航行風(fēng)險(xiǎn)控制方案。
　　(4)應(yīng)用ASP.NETMVC技術(shù)，設(shè)計(jì)并實(shí)現(xiàn)了船舶航行風(fēng)險(xiǎn)人為致因機(jī)理與預(yù)警系統(tǒng)，通過(guò)功能和性能測(cè)試，闡明了系統(tǒng)功能的有效性和系統(tǒng)