基于机器学习的民航不安全事件信息数据清洗

为解决民航不安全事件信息中分类不准确的问题，提出一种基于机器学习的数据清洗方案。首先，设计了一种基于one class svm的异常值筛选模型，筛选出现有航空不安全事件信息中事发阶段中标签错误的数据。其次，建立了一种基于BERT的分类模型对分类正确数据进行训练，利用经过训练的模型对筛选出来的异常数据进行重新分类。最后，将清洗后的数据与原始数据进行比较，清洗后的数据标签准确率提高了10.2%。实验结果表明，基于机器学习的数据清洗方法能够实现民航安全信息的数据清洗，提高了数据质量。     

铁路软件可靠性增长模型应用研究

分析G-O、Delayed S-shaped、Ohba-Chou及P-N-Z等4个软件可靠性增长模型的特点及适用场景,研究软件失效数据集的可靠性增长趋势分析方法和评价指标,提出一种可靠性增长模型参数计算的优化算法,在理论研究的基础上设计并实现了一款软件可靠性增长模型分析工具(SRGM Tool)。以铁路联锁软件记录的失效数据集为例,研究铁路软件可靠性增长模型应用方法,借助SRGM Tool,运用4种模型对铁路联锁软件进行可靠性评估,根据实验结果,分析并确定了一种适合该软件的可靠性增长模型,验证了方法的有效性,可为铁路软件可靠性分析和故障预测提供参考。     

内河船入海营运安全风险、法律责任与应对——以浙江沿海内河船入海营运为背景

针对近年来大量内河船超航区入海违法违规经营砂石的现状,采用综合分析和实证研究等方法,以浙江沿海内河船入海营运海上交通事故为主要样本,梳理近五年来内河船入海营运法律责任承担情况,分析内河船入海营运的现状、原因及危害,从民事、行政、刑事责任三个维度讨论内河船入海营运的法律责任。针对内河船违法入海营运现象及由此带来的安全风险、法律责任问题,从行业自律、行政监管、司法审判等方面提出建议。     

福姜沙中水道船舶操纵模拟试验研究

长江南京以下12.5 m深水航道试运行以来,福姜沙北航道(福北航道)维护疏浚量大,航道维护疏浚与通航的矛盾较为突出,而福姜沙中航道(福中水道)呈冲刷发展态势,具备进一步拓宽的基础。针对福中航道拓宽至420 m方案是否满足代表船型安全交汇的问题,开展船舶操纵模拟试验,分析不同工况下船舶交汇的安全距离及航迹带宽度。结果表明:洪季和枯季大潮涨急流条件下,福中航道420 m航宽方案可以满足15万吨级及以下船型双向通航。     

论安全管理体系在船舶管理中的重要作用

我国航运业的实质性进步,其主要体现之一便是《国际船舶安全营运和防止污染管理规则》和《国内安全管理规则》的有效实施[1]。本文从上述两项规则在船舶安全管理体系的应用与实际开展为着眼点,简要直观地分析安全管理体系在我国船舶安全管理中发挥的重要作用。     

从引航员视角谈船长的责任与素质

船长与引航员的关系一直是业内的一个热点话题,船长与引航员间的默契配合能有效促进和保障船舶引航安全。从引航员的视角,结合引航实践,分析船长的职责与法律地位,探讨船长必备的素质与能力,并提出若干促进引航安全的途径。     

融合已聚力 发展正当时

浩渺行无极,扬帆但信风。一体共发展,同向曙霞东。海事监管和航海保障,关系到国家主权、经济发展、航运与水域安全。2019年航海保障工作座谈会强调要持续推动海事监管和航海保障"一体化"融合发展,为推进交通强国建设作出新贡献、展现新形象。     

基于YOLO的铁路侵限异物检测方法

基于现有的铁路侵限异物检测方法只能识别出静态障碍物且识别速度较慢的问题,提出一种基于YOLO算法的铁路侵限异物检测方法.针对铁路侵限异物检测的特殊性,合理设计YOLO模型结构.采用24个卷积层、4个最大池化层及2个全连接层完成异物图像的提取、降维、识别输出,并使用实拍疑似侵限异物图片对YOLO模型进行预训练,达到学习及降低过拟合的目的,最终实现了异物定位及识别的功能.实验中通过对1 660张单幅疑似铁路侵限异物图片进行检测,结果表明,该方法对正常曝光的侵限异物图片检测准确率较高,而且在识别速度方面较AlexNet及Adaboost算法具有较大的优越性.     

铁路设备安全风险管理研究与思考

为适应新时期铁路运输行业发展的需要,从铁路总公司关于安全风险管控工作具体实施层面,根据江岸车辆段设备车间实际,简要总结了国内外安全风险管控,详细分析了车间存在的安全风险"危险源",制定了四项相应的安全风险管控措施。