基于不同预测模型的海运危险品安全评价

• 作者: 何建海 张建霞
• 来源期刊: 中国航海
• 学科: 交通运输
• 关键词: 水路运输 GRNN BP神经网络 安全评价 预测模型
• 年，卷（期）: 2014,（1）
• 所属期刊栏目: 航行安全
• 页码范围: 108-111,125
• 页数: 5页
• 分类号: U698.3
• 字数: 2695字
• 语种: 中文

摘要

危险品大多具有易燃易爆、易腐蚀和放射性等性质,对该类货物的水路运输进行定量风险评估非常复杂.GRNN和BP神经网络作为智能算法的典型理论,有着传统建模方法不具有的很多优点,如对建模对象的结构、参数及运动特性可以不作要求,只需知道对象的输入和输出即可通过自身的学习达到预期目的,因此在不确定因素的评价方面有着广泛的应用.针对水运危险品本身的特性和相关影响因素,在对GRNN和BP两种不同评价方法进行研究的基础上,根据近年来发生在我国内地的危险品事故案例,按照各影响因素对事故风险等级的相关性分析,建立相应的预测模型,并进行对比.运行结果表明,GRNN在小样本安全评价方面有着比BP网络更高的准确度及稳定性.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	何建海	上海海事大学商船学院	12	27	4.0	4.0
2	张建霞	上海海事大学商船学院	11	16	3.0	4.0