【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及风险评估，具体涉及一种人工智能算法的码头风险评估与管理方法。
技术介绍
1、集装箱码头是集装箱转运的中心，同时也是实现集装箱运输中水运与陆运连接的重要节点，是集装箱船舶进行停靠以及集装箱装卸、货物转运的重要作业场所，在集装箱运输以及物流业发展中具有较大的作用和影响。现代物流业发展中，随着集装箱码头规模以及业务范围的不断扩大，他不仅能够实现集装箱运输，而且支持海、陆等多种形式的交通物流联运，而且集装箱码头作业的特殊性与复杂性也更为显著。
2、通常来说，对于码头作业的潜在风险会通过风险评估进行评定，用过明确风险及特征的定义，发生的条件及可能性，对目标的影响程度，进而采取应对措施。
3、在现有的码头风险评估技术中，通常是采集码头上显见和潜在的风险数据，并分析风险数据可能造成的码头事故。这样的风险评估方式具有局限性，而且风险评估效率也较低，对于较为大型的码头来说，风险评估的手段较为落后。因此，本领域技术人员提出一种人工智能算法的码头风险评估与管理方法。
技术实现思路>
1、针对上述本文档来自技高网...
【技术保护点】
1.一种人工智能算法的码头风险评估与管理方法，包括如下的流程步骤：
2.根据权利要求1所述的一种人工智能算法的码头风险评估与管理方法，其特征在于，所述步骤S1中的收集风险特征数据中收集的数据为：可解释的风险特征数据；高区分度的风险特征数据，风险特征必须在很大程度上是某一类标签所独有的，对其有明显的指示作用；高覆盖率的风险特征数据，风险特征需被很多个实例共享。
3.根据权利要求1所述的一种人工智能算法的码头风险评估与管理方法，其特征在于，所述步骤S2中的风险模型具有如下的风险参数：风险特征分布的期望、风险特征分布的方差以及风险特征的权重。
...【技术特征摘要】
1.一种人工智能算法的码头风险评估与管理方法，包括如下的流程步骤：
2.根据权利要求1所述的一种人工智能算法的码头风险评估与管理方法，其特征在于，所述步骤s1中的收集风险特征数据中收集的数据为：可解释的风险特征数据；高区分度的风险特征数据，风险特征必须在很大程度上是某一类标签所独有的，对其有明显的指示作用；高覆盖率的风险特征数据，风险特征需被很多个实例共享。
3.根据权利要求1所述的一种人工智能算法的码头风险评估与管理方法，其特征在于，所述步骤s2中的风险模型具有如下的风险参数...
【专利技术属性】
技术研发人员：马佳星，黄悦，练松松，李强，樊玮洁，李兵，王宏锋，沈剑，
申请(专利权)人：浙大宁波理工学院，
类型：发明
国别省市：
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