船舶引航风险成因灰色综合评价模型

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1、第29卷第2期上海海事大学学报Vol.29No.22008年6月JournalofShanghaiMaritimeUniversityJun.2008文章编号:1672-9498(2008)0220021205船舶引航风险成因灰色综合评价模型周丽丽,胡甚平(上海海事大学商船学院,上海200135)摘要:为控制或降低船舶引航风险,在利用时间序列数据对船舶引航风险成因重要性进行定量化分析的基础上,应用改进的灰色关联分析方法,提出船舶引航风险成因系统的灰色关联分析模型.运用模糊函数对相对风险的构成因子综合计算,得出引航风险成因的最优关联因数,进行船舶引航风险成因的

2、关联度排序.该模型的计算结果表明灰色关联分析可以得出更符合实际情况的结论.关键词:船舶引航;灰色关联分析;模糊评判;层次分析法;风险评价中图分类号:U698;N945.12文献标志码:AGreyassessmentmodelonriskfactorsofshippilotageZHOULili,HUShenping(MerchantMarineCollege,ShanghaiMaritimeUniv.,Shanghai200135,China)Abstract:Inordertocontrolorreducetheshippilotingrisk,based

3、onthequantitativeanalysisoftheimportanceofshippilotingriskfactorsaccordingtotimeseriesdata,agreyrelationalanalysismodelonriskfactorsofshippilotageisputforwardwiththeapplicationofgreyrelationalanalysismethod.More2over,bythehelpoffuzzyfunctionintheanalysisofrelativeriskfactors,theopt

4、imalrelationalcoefficientofriskfactorsofshippilotageandtherelationaldegreetaxisareobtained.Thecomputingresultofthemodelindicatesthatthegreyrelationalanalysiscanensuremorepracticalresults.Keywords:shippilotage;greyrelationalanalysis;fuzzyset;analytichierarchyprocess;riskassessment[1

5、]交通安全和海洋环境带来潜在威胁.为控制或降0引言低船舶引航风险,必须对引航风险的成因进行分析船舶交通运输风险的定量化分析是目前重要研与评估.如何利用时间序列数据分析船舶风险关系究主题之一.伴随科学技术的迅猛发展,船舶大型与关联,对传统的频率分析作一定改进,需要寻求新化、专业化、高速化、自动化以及导航与通信自动化的评价方法.引发船舶交通风险的原因十分复杂,通等航海科技日新月异,导致为抵御某些航海风险提常,该原因系统没有简单的物理原型和数学模型,且供条件的同时也产生新的风险,如船舶控制.并且,内部机制关系也模糊不确定,它们在相互关系、作不断增大的船舶交通量和危

6、险货物运输量也给海上用、程度和数据收集方面均符合灰色系统的概念.因收稿日期:2007205209修回日期:2008201221基金项目:上海市重点学科建设项目(T0603),上海市教育委员会科研项目(05FZ26)作者简介:周丽丽(1983—),女,山东德州人,硕士研究生,研究方向为载运工具运用工程,(E2mail)llzhouhappy@yahoo.com.cn;胡甚平(1974—),男,湖北咸宁人,副教授,博士研究生,研究方向为航海仿真,(E2mail)sphu@mmc.shmtu.edu.cn22上海海事大学学报第29卷[2]此,船舶交通事故系统是个灰

7、色系统.表示数值的绝对值,并未很好地反映出各类原因与灰色系统理论在相当程度上可克服百分比分析事故发生的关联程度;结构性比例(百分比)分析在不够精确、数理统计分析所要求的样本容量大等分一定程度上反映各类事故原因的重要程度,但给出析手段的不足,对样本数据的数量要求比上述方法的信息不够准确;数理统计分析方法要求的样本量少,且对信息准确度要求也不高.因此,在运用上述大,而且要求有较好的样本分布.若运用灰色系统理方法分析海事的同时,有必要运用灰色系统理论评论对船舶航行风险进行分析,能在某种程度上克服价船舶引航风险成因,以使船舶航行风险成因的定上述分析方法的不足.它不仅

8、对样本数据的数量要量分析工作进一步完善.求不如上述各

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