基于动态贝叶斯网络的海上通道风险预警
Risk Early Warning of Sea Lanes Based on Dynamic Bayesian Network作者机构:浙江省交通运输科学研究院交通发展研究中心浙江杭州310023 大连海事大学交通运输工程学院辽宁大连116026
出 版 物:《运筹与管理》 (Operations Research and Management Science)
年 卷 期:2023年第32卷第10期
页 面:63-68页
学科分类:081505[工学-港口、海岸及近海工程] 08[工学] 0815[工学-水利工程]
基 金:国家自然科学基金资助项目(71974023) 国家社科基金重大研究专项项目(16YJAZH030)
主 题:水路运输 海上通道 风险预警 动态贝叶斯网络 突发事件 敏感性分析
摘 要:对海上通道突发历史案例进行统计,识别风险影响因素;针对海上通道风险特点,构建了基于DBN的海上通道风险预警模型;构建了基于BN和Markov的对比模型,验证了DBN模型的预警精度;以印度洋海域为研究对象,对海上通道风险进行预警。分析结果表明:研究期间途径印度洋海域的海上通道风险在小范围内有浮动,但总体呈下降趋势;DBN模型的准确率比BN和Markov模型分别高9.3%和9.2%。该模型能有效地预警海上通道风险,识别关键风险影响因素,为提高海上通道风险预警与应急管理能力提供决策参考。