船舶安全航行系统风险分级ANFIS模型

• 作者: 夏海波 张蒙蒙 胡甚平 黄常海
• 来源期刊: 上海海事大学学报
• 关键词: 自适应神经模糊推理系统(ANFIS) 风险评估 风险分级 历史数据 航运 安全
• 年，卷（期）: 2014,（2）
• 页码范围: 17-21
• 页数: 5页
• 分类号: U676.1|TP183
• 语种: 中文
• DOI: 10.13340/j.jsmu.2014.02.004

摘要

为准确实现对在航船舶的风险评估,建立船舶安全航行系统风险分级ANFIS模型.该方法分层列出4级影响船舶风险值的风险因素,通过模糊推理系统初步定义各项风险因素的隶属度模型.根据建立的模型和典型在航船舶历史数据,运用模糊神经网络的自学习性对模型进行修正,最终实现对船舶风险的客观评估.得到的数据对比图及误差图分析表明,该方法能够使典型数据充分加入,有效克服建模中的主观影响,并在合理的误差范围内较客观地评估在航船舶整体风险.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	胡甚平	上海海事大学商船学院	94	1013	20.0	27.0
2	夏海波	上海海事大学商船学院	9	106	5.0	9.0
3	黄常海	上海海事大学商船学院	23	173	8.0	12.0
4	张蒙蒙	上海海事大学商船学院	1	11	1.0	1.0