基于人工智能的现代船舶安全事件预测研究

现代船舶行驶条件复杂,在实际预测时参与预测的数据易掺杂噪声,导致安全突变数值过小,预测结果不准确。针对该问题,研究基于人工智能的现代船舶安全事件预测过程。利用人工智能获取含信息的分布性信号,细化为互不相交的数值子序列后控制数据内的噪声,并数值化处理为安全状态变量,互信息处理变量为变联合分布,构建船舶安全状态数值关系,引用GRNN模型中的激活结构,构建船舶安全状态的预测过程。设定船舶外部行驶环境后,准备基于突变理论的预测方法、基于知识图谱的预测方法与所设计的预测方法进行预测。结果表明,设计的安全时间预测过程得到的安全突变数值最大,预测结果准确。