上海港水域船舶溢油事故分析及發(fā)展趨勢(shì)預(yù)測(cè).pdf

1、隨著我國(guó)、上海及其周邊地區(qū)經(jīng)濟(jì)、對(duì)外貿(mào)易發(fā)展，上海港的地位逐步提升為國(guó)際航運(yùn)中心，上海港將吸引越來(lái)越多的貨物、船舶掛靠。根據(jù)交通部的統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)，上海港的吞吐量從1990年的13960萬(wàn)噸增長(zhǎng)到2005年的44320萬(wàn)噸，年均增長(zhǎng)速度為8．8％。上海港進(jìn)出港船舶的增加以及船舶噸位的增大、船速的加快，使交通環(huán)境發(fā)生變化，船舶溢油事故時(shí)有發(fā)生，并且平均每次事故的溢油量越來(lái)越大。船舶事故性溢油是突發(fā)性的、不確定的，而它給海洋造成的危害卻往往是災(zāi)難

2、性的。 為了減小船舶溢油事故所造成的危害，就需做好事先預(yù)防和事后應(yīng)急處置。事后應(yīng)急處置指發(fā)生海上溢油事故之后，開(kāi)展的應(yīng)急救助和清污行動(dòng)。事后應(yīng)急處置的成效主要取決去油應(yīng)急反應(yīng)體系建立情況。而對(duì)船舶溢油事故的中、長(zhǎng)期預(yù)測(cè)是確定所需應(yīng)急資源多少的重要依據(jù)。 本文著重建立船舶溢油事故的支持矢量機(jī)(SVM)預(yù)測(cè)模型，另外，還建立相關(guān)的灰色預(yù)測(cè)模型、投影尋蹤預(yù)測(cè)(PPR)模型、BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型：并將SVM模型與上述三模型進(jìn)行對(duì)

3、比。 研究?jī)?nèi)容簡(jiǎn)述如下： 在第一章中，主要闡述船舶溢油事故預(yù)測(cè)及其相關(guān)領(lǐng)域目前的研究現(xiàn)狀，并概述，本文的研究?jī)?nèi)容。在第二章中，分析上海港年溢油事故的規(guī)律、影響因素(預(yù)測(cè)參數(shù))，并利用時(shí)間序列法對(duì)預(yù)測(cè)參數(shù)未來(lái)的值進(jìn)行預(yù)測(cè)。在第三章中，闡述統(tǒng)計(jì)學(xué)習(xí)理論，及支持矢量機(jī)(SVM)的基本原理和算法。在第四章中，闡述本文實(shí)現(xiàn)SVM的步驟，并利用Matlab軟件建立該模型；然后將該模型用于上海港水域船舶溢油事故的預(yù)測(cè)。在第五章中，