基于贝叶斯网络和风险矩阵的港口水污染风险评估方法技术

本发明专利技术公开了一种基于贝叶斯网络和风险矩阵的港口水污染风险评估方法，包括：识别船舶事故潜在威胁，确定贝叶斯网络节点，并根据贝叶斯网络节点信息确定网络拓扑结构，生成贝叶斯网络；根据船舶

【技术实现步骤摘要】
基于贝叶斯网络和风险矩阵的港口水污染风险评估方法


[0001]本专利技术属于交通运输工程领域，具体涉及一种基于贝叶斯网络和风险矩阵的港口水污染风险评估方法
。

技术介绍

[0002]随着航运事业的快速发展，通航船舶交通流日趋繁忙，由水上交通事故引起的环境污染事件时有发生
。
港口作为水陆联运的交通枢纽，是船舶靠泊
、
货物转运等活动的重要场所
。
由于港口水域特殊的水文地形条件，污染事件一旦发生，可能会在极短时间内造成大范围的迁移扩散，对港口海洋生态系统产生负面效应
。

技术实现思路

[0003]本专利技术的目的在于，提供一种基于贝叶斯网络和风险矩阵的港口水污染风险评估方法，解决了港口水域环境污染风险评估中，贝叶斯网络建立困难
、
难以兼顾事故后果对综合风险影响等问题
。
[0004]为解决上述技术问题，本专利技术的技术方案为：基于贝叶斯网络和风险矩阵的港口水污染风险评估方法
,
包括以下步骤：r/>[0005]S本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.
基于贝叶斯网络和风险矩阵的港口水污染风险评估方法
,
其特征在于，包括以下步骤：
S1、
计算基于贝叶斯网络的港区船舶事故概率；具体为：
S11、
识别船舶事故潜在威胁，确定贝叶斯网络节点，并根据贝叶斯网络节点信息确定网络拓扑结构，生成贝叶斯网络；贝叶斯网络节点包括根节点
、
中间节点和叶节点；贝叶斯网络节点信息包括：根节点中的疲劳
、
缺乏训练或熟练度不足
、
船舶类型
、
船龄
、
总吨
、
船舶操作
、
天气条件
、
海况
、
一天中的时间
、
航道拥堵
、
信息更新时效性；中间节点中的人为因素
、
船舶因素
、
环境因素
、
管理因素；叶节点中的船舶事故；
S12、
根据船舶
AIS
数据
、
港口的水文数据和气象数据，确定根节点的先验概率，并根据专家经验确定中间节点及叶节点的条件概率表，专家经验来源于专家问卷及已发表文献中的相关数据；
S13、
对贝叶斯网络进行正向推理，得到港区船舶事故概率；
S2、
建立港口船舶事故后果评价指标体系，根据层次分析法计算得到港区船舶事故后果；
S3、
引入模糊风险矩阵，输入港区船舶事故概率和港区船舶事故后果，推断得到港区水域环境污染综合风险指数
。2.
根据权利要求1所述的基于贝叶斯网络和风险矩阵的港口水污染风险评估方法，其特征在于，
S2
具体为：
S21、
建立港区船舶事故后果评价指标体系，该体系的决策目标为港区船舶事故后果，该体系的考虑因素包括社会影响
、
健康影响和经济损失；评价指标具体包括：社会影响中的污染范围
、
政府声誉；健康影响中的人员伤亡
、
水质污染；经济损失中的事故损失
、
应急损失
、
污染治理；
S22、
根据专家经验对评价指标进行评价打分，并根据评价指标及其对应分值建立判断矩阵；
S23、
对判断矩阵进行一致性检验，计算各个评价指标的权重，得到港区船舶事故后果
。3.
根据权利要求1所述的基于贝叶斯网络和风险矩阵的港口水污染风险评估方法，其特征在于，
S3
具体为：
S31、
以高斯隶属度函数为基础，构造模糊隶属度函数，将港区船舶事故概率和港区船舶事故后果作为输入变量进行模糊化处理；
S32、
通过推理算法对输入变量和输出变量进行关联推理，得到综合风险值；推理算法的推理规则按照风险矩阵确定；风险矩阵包括“easy”、“standard”、“hard”三种类型，该矩阵的行和列分别代表事故概率和后果等级，对应元素为综合风险等级；
S33、
通过反模糊化算法，将关联推理得到的综合风险模糊数转化为非模糊数，并将得到的非模糊数作为输出变量，即港区水域环境污染综合风险指数
。4.
根据权利要求1所述的基于贝叶斯网络和风险矩阵的港口水污染风险评估方法，其特征在于，
S12
具体为：根据船舶
AIS
数据
、
港口的水文数据和气象数据确定对应根节点的先验概率，剩余根节点先验概率通过已发表文献确定；根据专家经验确定中间节点和叶节点条...

【专利技术属性】
技术研发人员：蒋仲廉，应江龙，郭建群，初秀民，
申请(专利权)人：武汉理工大学，
类型：发明
国别省市：