基于互信息贝叶斯网络的交通事故严重程度分析

为掌握省际客运行业事故严重程度影响因素, 采用互信息及贝叶斯网络方法构建模型, 分析各因素变化与事故严重程度的定量互动关系。鉴于行业样本量较小及专家知识建模存在主观性, 采用改进离散算法挖掘数据, 提出结合互信息与交叉验证的先验网络构造方法。以上海市2005—2019年741起省际客运事故数据为例进行模型分析。结果表明: 对事故最敏感的影响因素为驾驶员性别、天气和车辆类型; 其中“女性驾驶员”“雪、大风、雾”“中型客车”对事故严重性的权重占比分别为13.5%, 8.8%和5.7%;此外, 驾驶员年龄对群死群伤事故贡献较小; 客车尺寸与安全性非单调关系; 00:00—05:00引发7人以上受伤的概率同比上升9%;季节、天气、时间因素与财产损失无直接关联。模型泛化能力优于对比模型, AUC均值为0.644 588, 命中率达到97.3%。      

基于BP神经网络的二手船价格评估研究

二手船价格是买卖二手船决策过程中非常关键的因素。为了准确地估算二手船价格,利用BP神经网络的高度非线性运算能力以及通过学习样本数据即可对事物复杂内在规律进行精确计算的特点,将BP神经网络应用于二手船价格的估算。利用从克拉克松获取的2009年到2012年120个灵便型干散货船交易数据,建立了基于船龄、船舶载重吨(DWT)、新造船价格和一年期期租费率的BP神经网络模型,网络输出结果与二手船实际交易价格的相对误差率在10%以内。     

我国海洋水下工程技术的发展与展望

从阐述海洋水下工程技术的概念内涵着手,评估了国内外海洋水下工程技术的发展状况,并依据对我国海洋水下工程技术的需求和研发资源的分析,提出了未来10年我国海洋水下工程技术的研发重点和若干建议.