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申请/专利权人：三峡电能金舟能源(湖北)有限公司

摘要：本发明属于内河航运管理技术领域，尤其涉及一种基于历史数据的内河航运多因素会船风险预测方法。具体包括如下步骤：基于历史会船事故案例创建会船事故样本数据库；抽取事故因素创建散货船会船事故因素集；确认会船事故基本因素真值表；确定会船事故组合因素最优方案；建立多因素指标权重评价模型；建立会船事故多因素预测模型用于预测。本申请基于历史数据的内河航运多因素会船风险预测方法能够针对复杂因素下内河航道船舶会船风险进行有效分析判断，用于内河航行的安全风险预测，提高内河传播特别是大型散货船的航行安全。

主权项：1.一种基于历史数据的内河航运多因素会船风险预测方法，其特征在于，具体包括如下步骤：步骤1、基于历史会船事故案例创建会船事故样本数据库根据案例样本的频次以及周期，优先选取时间最接近的且分布周期不短于36个自然月内散货船航线会船事故案例作为样本创建会船事故样本数据库数据库X＝{x1,x2...xi...xI}；步骤2、抽取事故因素创建散货船会船事故因素集基于获取的散货船会船事故样本数据库{x1,x2...xi...xI}提取散货船会船事故基本因素集{y1,y2...yj...yJ}，其中，xi表示第i个会船事故样本，I表示会船事故样本总数，yj表示第j个基本因素，J为基本因素的总数；步骤3、确认会船事故基本因素真值表根据会船事故样本与基本因素的关联性建立会船事故基本因素真值表{z1,1,z1,2...zi,j...zI,J}，其中zi,j表示在xi样本中存在基本因素yj的真假值；即步骤4、确定会船事故组合因素最优方案基于会船事故基本因素真值表，针对每个会船事故样本，以K2≤KJ个基本因素构成组合因素得到组合因素集YL＝{Y1...Yl...YL}；其中Yl＝{jl,1...jl,k...jl,K}表示第l个组合因素，表示组合因素的总数，jl,k表示第l个组合因素中的第k个基本因素；针对每种组合数量K的方案，基于会船事故基本因素真值表统计受组合因素Yl中所有基本因素影响对应样本集Xl0，统计样本集Xl0中组合因素Yl为影响程度最低的组合方式的样本集xl,min；计算不同分组数量K下各组合因素与会船事故数据样本的一致性参数Xl0表示全要素样本集，对于该样本集中的任意样本，组合因素Yl对应的所有基本因素为真；xl,min表示最低最低影响度样本集，对于该样本集中的任意样本，第l个组合因素是对会船事故的影响度最小的组合因素；选择一致性参数最好的确定会船事故组合因素最优方案；步骤5、建立多因素指标权重评价模型基于确定的组合因素方案构成的组合集YL＝{Y1...Yl...YL}建立多因素指标评价模型；对于前述组合因素集{Y1...Yl...YL}，基于双因素比较尺度法构建任意组合因素之间的重要性评价表构建组合因素指标两两之间的重要度判断矩阵V：将组合因素重要度判断矩阵V按行和列依次进行归一化处理得到基本因素Yl的权重向量表达表示组合因素Yl的重要度权值；同理构建基本因素指标重要度判断矩阵U；将基本因素重要度判断矩阵U按行和列依次进行归一化处理得到基本因素yj权重向量表达步骤6、建立会船事故多因素预测模型基于获取的散货船会船事故样本数据库数据统计确定事故风险等级，结合当风险等级划分原则，按照危险等级划分模糊评价集S＝{s1,s2...sm...sM}，其中M为总的总级别数，sm为第m个危险等级；根据评分系统或概率评分算法确定各组合因素和基本因素指标值与模糊评价集S的隶属度，得到组合因素指标{Y1...Yl...YL}与事故风险等级的隶属度矩阵tl,m表示组合因素Yl对于事故风险等级m的隶属度，计算组合因素与事故风险等级的综合隶属度同理得到基本因素yj对于事故风险等级m的隶属度gj,m表示基本因素yj对于事故风险等级m的隶属度，计算计算基本因素与事故风险等级的综合隶属度重组组合因素和基本因素的权重向量得到全因素权重向量H： 重组组合因素和基本因素隶的综合隶属度向量得到全因素隶属度向量E： 计算最终事故风险评价向量步骤7、收集当前要素的相关指标，确定最终风险评价等级

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