人的失误模型在船舶溢油事故应急中的应用分析

船舶交通事故问题的预测一直是业内研究人员十分重视的研究课题。分别采用回归预测法、时间序列预测法、灰色理论预测法和贝叶斯统计预测法等不同方法,结合国内某港引航站近十多年来船舶引航总量和事故的实际情况,进行了比较分析和对未来情况予以预测。着重就贝叶斯方法在港口船舶引航风险预测中的运用进行了探讨。结论证明贝叶斯估计方法得到的结果具有良好的预测效果。     

港口船舶引航风险预测

船舶交通事故问题的预测一直是业内研究人员十分重视的研究课题。分别采用回归预测法、时间序列预测法、灰色理论预测法和贝叶斯统计预测法等不同方法，结合国内某港引航站近十多年来船舶引航总量和事故的实际情况，进行了比较分析和对未来情况予以预测。着重就贝叶斯方法在港口船舶引航风险预测中的运用进行了探讨。结论证明贝叶斯估计方法得到的结果具有良好的预测效果。     

时间序列分析法船舶港口建筑工程成本估计

针对当前船舶港口建筑工程成本估计精度低的问题,提出时间序列分析法的船舶港口建筑工程成本估计方法。首先采集大量船舶港口建筑工程成本历史数据,将它们组成一组时间序列数据,然后引入小波变换对船舶港口建筑工程成本时间序列数据进行分解,得到趋势部分和细节部分,使得变化特点比较明显,最后采用RBF神经网络对船舶港口建筑工程成本时间序列的趋势部分进行建模,采用支持向量机对船舶港口建筑工程成本时间序列的细节部分进行建模,并根据预测结果重构得到船舶港口建筑工程成本估计结果。实例研究结果表明,时间序列分析法的船舶港口建筑工程成本估计效率高,可以高精度对船舶港口建筑工程成本进行估计。     

基于蚁群算法的港口船舶调度优化问题研究

港口船舶调度优化问题是当前一个公开的难题,传统方法无法获得理想的港口船舶调度优化方案,为了加快港口船舶调度速度,降低港口船舶调度成本,建立了基于蚁群算法的港口船舶调度优化模型。首先分析当前港口船舶调度优化研究现状,指出各种方法出现不足的原因,然后构建港口船舶调度优化问题的多约束优化目标函数,并引入蚁群算法对多约束优化目标函数进行寻优,求得港口船舶调度优化问题的最优解,最后进行港口船舶调度优化仿真模拟实验。相对于其他港口船舶调度优化模型,蚁群算法改善了港口船舶调度优化问题求解的效率,港口船舶调度优化问题的解质量更高,可以满足港口船舶调度管理的实际应用要求。     

基于贝叶斯网络的海上交通安全

利用Logistic回归和贝叶斯网络模型,研究发达国家和发展中国家船舶尺度、船龄、船旗、船型及港口监控对船舶事故的影响,挖掘当前海上交通安全管理中存在的问题。通过Logistic回归计算各因素对船舶事故、检查次数和滞留情况影响的条件概率,并构建船舶事故的贝叶斯网络模型。在探讨各因素在不同状态下对各类事故的影响程度的同时,发现发生事故的船舶多为被港口国重点监控的船舶。这在一定程度上说明当前各谅解备忘录(Memorandum of Understanding,Mo U)制定的船舶检查制度在筛选危险船舶方面具有一定的有效性,但因缺乏一定的惩罚力度,未能从根本上降低船舶事故发生率。因此,建议加强各港口国监控数据的共享,建立一套完善的港口监控及惩罚机制,以有效保证航运安全,敦促船舶所有人提高船舶质量、改善全球海上运输安全。     

基于SARIMA-BP模型的港口船舶交通流量预测

为提高船舶交通流量预测精度,提出一种季节性自回归移动平均(Seasonal Autoregressive Integrated Moving Average,SARIMA)模型和BP神经网络的误差校正集成模型。以深圳港2011—2017年的数据为研究样本,对原始数据进行预处理,构建最优SARIMA模型,以该模型求出的残差序列作为BP神经网络的输入,将两个模型预测结果进行整合,得到集成模型的预测结果。试验结果表明:该误差校正集成模型与两个单一模型相比,体现出船舶交通流量数据的季节性特征,具有较好的预测精度,为港口船舶交通流量预测提供一种更为有效的方法。     

LSTM网络在船舶航行轨迹预测中的应用

针对传统船舶航行轨迹预测算法,计算得到的轨迹预测量的回归适应性差,导致预测结果与实际轨迹之间的误差较大,严重影响船舶航线调度与航行安全的问题,提出LSTM网络在船舶航行轨迹预测中的应用。利用LSTM网络模型的梯度传递特性,建立航行轨迹进行LSTM网络模型,优化轨迹预测学习器预测学习量,采用高斯回归算法,增强预测量的自适应性,减小预测误差,整合网络预测数据,完成轨迹预测输出计算。实验数据表明,提出的预测方法的预测结果与实际轨迹之间的误差较小,能够有效提升轨迹预测精准度。     

基于灰色自回归模型的船舶流量预测方法

结合灰色模型和自回归AR(p)模型,提出两种模型组合的灰色自回归模型,根据实际的船舶交通流量数据,分别运用灰色模型、自回归AR(p)模型和灰色自回归模型,对某港口船舶交通流量的进行预测,通过计算和Matlab仿真,结果表明灰色自回归模型预测精度较高,证明了该模型的可行性。     

船舶横摇运动预测误差研究

通过对船舶横摇运动的预测误差与输入过去样本长度之间的关系进行研究,提出船舶横摇运动预测误差的经验公式,该公式可用于确定指定预测误差下的最小过去样本长度.采用小波-自回归算法模型进行横摇预测,统计分析预测均方根误差值与输入过去样本长度之间的关系,结果表明,预测过去样本长度与预测均方根误差之间遵循幂函数关系.     

基于误差平方和极小化的多模型组合预测研究

以某港口1997-2007年集装箱吞吐量为原始数据,建立了回归分析、3次指数平滑及灰色系统方法的港口集装箱吞吐量单项预测模型。鉴于单项预测模型的局限性,以误差平方和极小化为最优化准则,进行了多模型组合预测,并辅以实例进行分析和验证,通过误差的分析表明该模型能够改善预测精度,可以作为未来港口集装箱吞吐量预测的工具。     

《中华人民共和国物权法》有关条款在船舶物权登记中的应用

为明确《中华人民共和国物权法》实施对于船舶物权登记工作的指导作用,从船舶物权登记的性质、登记机关的审查义务和赔偿责任、共有船舶的处分原则、船舶价值评估和登记规费征收以及新船舶登记制度的创设等6个方面分析《物权法》有关条款在船舶物权登记实践中的应用,认为《物权法》的实施对船舶物权登记产生重要影响,船舶登记机关应及时转变观念。     

潜艇模块化的生命力设计研究

文章讨论了实施模块化方法建造潜艇的意义,对潜艇模块化体系的生命力作了初步的论述,提出近期可能实现的功能模块.     

渔检发展凸显体制困局——访中国渔业船舶检验局局长周彤

近年来,百万艘渔船安全问题始终是中国水上难以驱散的阴霾.随着国际国内对生命和环境保护的日益重视,中国渔船安全更是备受关注.作为渔船安全的第一道防线,中国渔船检验现状如何?     

换填法垫层厚度的优化设计

换填法地基处理设计关键是确定垫层的厚度。鉴于传统的设计方法存在不足,文章提出了一种改进的方法,经算例验证该法能更好地确定最佳垫层厚度,同时能适应不同的安全要求,具有较大的灵活性。     

Q25型牵引车油门操纵机构的改装

Q25型牵引车油门操纵机构主要由油门踏板、摇臂总成、拉杆、连杆等组成，通过控制调速器摇臂实现柴油机的调速，见图1。     

浙江省刺网渔船尾气排放调查研究

文章介绍了浙江省国内海洋捕捞渔船现状,阐述了尾气产生机理,对刺网渔船尾气排放进行实船检测,并对测量数据进行了分析对比,提出了下一步改进的对策及建议。     

诉前船舶扣押若干问题

讨论诉前船舶扣押中的海事请求权,船舶扣押范围,重复扣押以及船舶活扣押等问题,并对相关问题提出看法和建议,以其为船舶扣押的研究和海事诉讼实践提供参考。     

新建船舶转籍后的检验

当前,南方造船企业在船舶设计能力,船舶建造质量以及生产规模上都占有一定优势,这就使北方许多单位或个人,选择在南方造船企业建造船舶,由当地船检部门检验合格并发放证书后,再通过船舶转籍程序转回到本地区使用,这种情况使得跨省转籍的船舶越来越多.     

虚拟样机技术在气垫船推进系统特性研究中的应用

由于气垫船的结构特点,传统的研究方法不适于气垫船推进系统特性研究.本文将现代虚拟样机技术引入气垫船推进系统特性研究中,对气垫船船体和轴系建模及船体-推进系统的耦合方法进行了比较研究.并应用本文提出研究方法,对某型气垫船推进轴系进行了动态支承力的仿真研究.