上海港水域船舶溢油事故分析及发展趋势预测

《上海港水域船舶溢油事故分析及发展趋势预测》由会员上传分享，免费在线阅读，更多相关内容在学术论文-天天文库。

1、上海海事大学硕士学位论文上海港水域船舶溢油事故分析及发展趋势预测姓名：刘翠红申请学位级别：硕士专业：交通运输规划与管理指导教师：施欣20070501上鸯煎塞盍耋亟土堂丝垃塞土照鲞壅撼髓越渔渔皇蘸盆堑厦蕴匮趋势嚣涮摘要随着我国、上海及其周边地区经济、对外贸易发展，上海港的地位逐步提升为国际航运中心，上海港将吸引越来越多的货物、船舶挂靠。根据交通部的统计数据，上海港的吞吐量从1990年的13960万吨增长到2005年的44320万吨，年均增长速度为8．8％。上海港进出港船舶的增加以及船舶吨位的增大、船速的加快，使交通环境发生变化，船舶溢油事故时有发生，并且平均每次事故的溢

2、油量越来越大。船舶事故性溢油是突发性的、不确定的，而它给海洋造成的危害却往往是灾难性的。为了减小船舶溢油事故所造成的危害，就需做好事先预防和事后应急处置。事后应急处置指发生海上溢油事故之后，开展的应急救助和清污行动。事后应急处置的成效主要取决去油应急反应体系建立情况。面对船舶溢油事故的中、长期预测是确定所需应急资源多少的重要依据。本文着重建立船舶溢油事故的支持矢量机(sVM)预测模型，另外，还建立相关的灰色预测模型、投影寻踪预测(PPR)模型、BP神经网络模型；并将SVM模型与上述三模型迸行对比。研究内容简述如下：在第一章中，主要阐述船舶溢油事故预测及其相关领域目前的

3、研究现状，并概述本文的研究内容。在第二章中，分析上海港年溢油事故的规律、影响因素(预测参数)，并利用时间序列法对预测参数未来的值进行预测。在第三章中，阐述统计学习理论，．及支持矢量机(sVM)的基本原理和算法。在第四章中，阐述本文实现SVM的步骤，并利用Matlab软件建立该模型；然后将该模型用于上海港水域船舶溢油事故的预测。在第五章中，SVM模型与灰色模型、PPR模型、BP网络模型比较，并分析SVM模型预测精度高的原因。在第六章中，总结研究成果及不足。关键词：船舶溢油，预测，统计学习理论，支持矢量机，灰色模型，投影追踪土握盘蔓盔堂鲤主生焦监塞土盘鲞盔蕉篮舶鲎油墨丝筮

4、蚯厘蕉避签釜嚣型ABSTRACTAlongwiththespeedydevelopmentoftheeconomyandtheforeigntradeinchina，especiallyinShanghaianditssurrounding，theShanghaiportbecomesaninternationalportstagebystage；meanwhile，itatIractsmoreandmorecargosandvessels．AccordingtothestatisticsfromtheMinistryofcommunications，thethrou

5、ghoutincreasesgreatlyfrom13．960milliontonsin1990to44320milliontonsin2005withtheannualgrowthof8．8％．Asaresult．thetrafficenvironmenthasbeenchangedandtheships’oilspillagehasbecomemoreseriouswithlargerandfastervessels；besides．theaveragespilled—oilincreasesfastly．Theships’oilspillaccidentispa

6、roxysmalanduncertain，buttheyjeopardizetheoceancalamitousVTominimizetheloss，wemustcompletebeforehandpreventsandafterwardsemergencyhandles．Afterwardsemergencyhandlesrefertoemergencyrescueandcleardirtactionaftertheaccidentsoccur．AfterwardstheemergencyhandlingresuRmainlyisdecidedbytheestabl

7、ishmentsituationoftheemergencyreactionsystem．Medium·term&long-termtrendforecastareimportantbasestodeterminethequantityofemergencyresourcestheemergencyreactionsystemneeds．ThispapermainlyestablishesSupportVectorMachine(SVM)forecastmodelofvesselsoilspillaccidentsinShanghaiport．Bes