基于贝叶斯网络的船舶溢油风险评价研究

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  [摘 要]船舶溢油事故已成为导致海洋污染重要的因素之一,采用科学方法对船舶溢油风险进行有效的预测与评估具有重要意义。将船舶溢油风险分为操作性溢油风险与事故性溢油风险两类,通过分析历史数据与借助专家经验识别风险因素,构建了船舶溢油风险的贝叶斯网络模型。
  [关键词]贝叶斯网络;船舶溢油风险;评价
  中图分类号:TN192 文献标识码:A 文章编号:1009-914X(2017)23-0049-01
  随着我国经济的高速发展,贸易量不断增加,海运以其低运费、运量大的优势承担着我国货物进出口的主要任务,然而,一系列的港口船舶溢油事故不仅造成巨额的经济损失,也给海洋生态环境、渔业以及旅游业带来了严重影响。本文通过运用贝叶斯网络对船舶溢油风险进行评价研究。
  1贝叶斯网络
  贝叶斯网络亦称信念网络(Belief Network),于1985年由Judea Pearl首先提出。它是一種模拟人类推理过程中因果关系的不确定性处理模型,其网络拓朴结构是一个有向无环图(DAG)。它的节点用随机变量或命题来标识,认为有 直接关系的命题或变量则用弧来连接。例如,假设结点E直接影响到结点H,即E→H,则建立结点E到结点H的有向弧(E,H),权值(即连接强度)用条件概率P(H/E)来表示,如图1所示:
  一般来说,有n个命题x1,x2,,xn之间相互关系的一般知识可用联合概率分布来描述。但是,这样处理使得问题过于复杂。Pearl认为人类在推理过程中,知识并不是以联合概率分布形表现的,而是以变量之间的相关性和条件相关性表现的,即可以用条件概率表示。如
  一旦命题之间的相关性由有向弧表示,条件概率由弧的权值来表示,则命题之间静态结构关系的有关知识就表示出来了。当获取某个新的证据事实时,要对每个命题的可能取值加以综合考查,进而对每个结点定义一个信任度,记作Bel(x)。可规定Bel(x)=P(x=xi/D)来表示当前所具有的所有事实和证据D条件下,命题x取值为xi的可信任程度,然后再基于Bel计算的证据和事实下各命题的可信任程度。
  2 基于贝叶斯网络的船舶溢油风险评价模型
  2.1 贝叶斯网络建模
  利用贝叶斯网络来建模需要反复研究并不断完善,是一个较为复杂的过程。首先需要确定贝叶斯网络节点,通过确定贝叶斯网络节点来建立贝叶斯网络拓扑结构,并计算贝叶斯网络中贝叶斯节点的条件概率分布。现阶段所应用的贝叶斯网络建模方式主要有三种:1.通过专家给出的概率参数,手动建立模型拓扑结构;2.通过对相关数据库的学习,利用程序实现自动建立贝叶斯网络模型;3。结合前两种的优势,先由专家知识建立贝叶斯网络,然后结合具体的样本数据不断修正得到最终的模型,一般来讲,第三种方式应用较为普遍。
  2.2 计算船舶溢油风险概率
  构建完成船舶溢油风险贝叶斯网络以及子节点的CPT之后,需要对网络中没有父节点的风险因素的概率做出评估。并据此可以得到风险事件船舶溢油风险概率。风险因素概率的评估同样可以通过对历史数据学习及结合专家经验的方式获得,步骤如下:1)向专家咨询各类船舶溢油风险贝叶斯网络中的风险因素概率,并对专家给出的概率进行处理。2)将风险因素的概率输入到贝叶斯网络中,得到风险事件发生的概率,并将结果反馈给专家,检验结果的合理性,根据专家的意见做出相应调整。3)确定最终概率,得到各类风险因素发生的概率及船舶溢油风险概率。
  3船舶溢油风险评价
  3.1构建风险贝叶斯网络条件概率表
  针对我国沿海港口水域的具体情况,通过逻辑推理可以得到船舶溢油风险贝叶斯网络中M类节点的CPT,对于N类节点的CPT,通过专家咨询的方式获得,调查问卷对象选自来院校培训的大量船员,调查选在船员上课之前并要求严肃认真答卷,保证了数据的真实可靠,此次调查发放问卷100份,回收有效问卷97份。
  3.2风险概率计算
  结合相关专家意见对有效问卷数据进行整理,依据不同海区对所得的各节点概率进行加权处理得到相应的先验概率,并输入到HUGIN软件中进行参数学习,得到船舶发生溢油事故风险量化评估结果。
  3.3风险因素灵敏性分析
  通过GENIE的诊断推理及风险因素灵敏性分析,可以找出导致船舶溢油安全事故的发生的最突出因素,从而有利于针对船舶溢油的风险提出相应的预防措施。为此,需要将贝叶斯网络中各父节点的发生概率增大到100%,那么各个子节点的风险概率也相应地发生改变。
  结论
  船舶溢油风险评价的关键和难点在于如何识别影响船舶溢油风险的因素,及各因素的先验概率及条件概率。本文通过对船舶溢油相关统计资料及文献的分析,识别出了船舶溢油风险的影响因素,并构建了一种新的船舶溢油风险评价模型。在实际应用上,为港区的船舶安全管理与决策提供了依据与支持,具有一定的实际指导作用,港口及船公司可根据评价结果及灵敏度分析结果有针对性的采取预防措施,减少溢油事故的发生。
  参考文献
  [1] 郭云龙,席永涛,胡甚平,等.基于动态贝叶斯网络的船舶溢油风险预报[J].中国安全科学学报,2013,23(11):53-59.
  [2] 熊耀刚.基于贝叶斯网络的可靠性概率风险评价方法研究[D].江西理工大学,2013.
  [3] Hu Shenping,胡甚平,Fang Quangen,等.基于贝叶斯网络推理的船舶航行风险评价[C]//船舶航泊安全的新经验新技术论文集.2007.

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