小样本情况下的船舶溢油事故风险评价研究

张欣

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船舶溢油风险评价是一项复杂的多因素问题,是船舶溢油应急管理的关键环节.作为智能搜索算法的代表理论,BP神经网络被认为是进行不确定风险评价的较好方法之一,然而船舶溢油事故属于小样本事件,统计数据往往难以满足BP神经网络要求的样本容量.针对这一困境,首先提出一种利用B样条最小二乘理论的数据拟合法,显著增加样本数.其次,根据船舶溢油特点建立了基于BP神经网络的船舶溢油风险评价模型.最后以上海港近年发生的10起溢油事故为实例,检验了模型的可行性.

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来源
《船舶工程》 |2009年第2期|76-80|共5页
作者
张欣;
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作者单位

上海海事大学交通运输学院;

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原文格式 PDF
正文语种 chi
中图分类水域防污;
关键词
船舶溢油; 风险评估; 小样本; BP神经网络; B样条最小二乘拟合;

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