基于GA-SVR-PSO的航运安全投入优化研究

• 作者: 丛喆 张威 张庆年 杨杰 杨玉梅 涂敏
• 来源期刊: 安全与环境工程
• 学科: 工学
• 关键词: 航运安全投入 遗传算法 支持向量回归模型 粒子群优化算法
• 年，卷（期）: 2020,（1）
• 所属期刊栏目: 安全理论与安全管理
• 页码范围: 146-151
• 页数: 6页
• 分类号: X924.4|TU714
• 字数: 5360字
• 语种: 中文
• DOI: 10.13578/j.cnki.issn.1671-1556.2020.01.022

摘要

随着经济的快速发展,航运安全事故时有发生,造成了较大的经济损失和社会影响.为减少航运安全事故,航运管理部门督促航运企业增加安全投入,造成航运企业的经济负担增加,航运企业迫切需要寻求优化安全投入的方法.提出了一种基于GA-SVR-PSO的航运安全投入优化方法,该方法首先利用GA-SVR模型构建航运安全投入与事故经济损失之间的定量关系模型,然后结合实际投入约束条件构建了航运安全投入优化模型,最后采用粒子群优化(PSO)算法对航运安全投入优化模型进行优化,得到投入约束条件下航运安全投入的最优配置和事故最低经济损失.以Z航运公司2018年安全投入为实例进行验证,结果表明基于GA-SVR-PSO的航运安全投入优化方法具有较好的航运安全投入优化效果,可为航运企业安全投入决策提供可靠的模型依据,提高航运安全投入效率.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	张庆年	武汉理工大学交通学院	60	473	13.0	17.0
2	杨杰	武汉理工大学信息工程学院	123	833	13.0	24.0
3	涂敏	武汉理工大学交通学院	14	26	3.0	4.0
4	张威	武汉理工大学交通学院	10	15	3.0	3.0
5	丛喆	武汉理工大学交通学院	2	3	1.0	1.0
6	杨玉梅	武汉理工大学交通学院	2	3	1.0	1.0