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基于模糊层次分析法的闽江口内港区船舶通航安全风险评价
被引量：
1
1
作者
李道科
周田瑞
王灵宏
《中国水运》
2025年第1期30-32,共3页
闽江口内港区是福州港内港的重要航运通道,对福州市经济发展具有重要战略意义。然而,由于该区域水文气象条件复杂、船舶交通流量大,船舶航行安全面临诸多潜在风险和挑战。为提升通航安全水平,本研究对闽江口内港区的通航安全风险进行了...
闽江口内港区是福州港内港的重要航运通道,对福州市经济发展具有重要战略意义。然而,由于该区域水文气象条件复杂、船舶交通流量大,船舶航行安全面临诸多潜在风险和挑战。为提升通航安全水平,本研究对闽江口内港区的通航安全风险进行了系统分析,并提出了针对性的保障措施。研究采用模糊层次分析法(FAHP),结合专家问卷调查,识别并评估了影响船舶进出闽江口内港区的关键风险因素。研究结果显示,闽江口内港区的整体通航风险水平较低,风险可控。本文提出的分析方法与研究成果可为该区域制定有效的通航安全保障策略提供科学依据与实践指导。
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关键词
闽江口内港区
模糊层次分析法
通航安全
安全保障
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职称材料
基于XGBoost的船舶能耗实时预测
被引量：
4
2
作者
胡智辉
金永兴
+1 位作者
周田瑞
胡勤友
《上海海事大学学报》
北大核心
2022年第1期23-29,37,共8页
为更加准确地预测船舶能耗,提出一种基于新兴XGBoost算法的船舶能耗实时预测模型。通过传感器采集大量船舶能耗数据;结合领域知识,提出一种数据预处理方法;利用贝叶斯超参数优化及交叉验证方法优化模型性能。实验结果表明,数据预处理和...
为更加准确地预测船舶能耗,提出一种基于新兴XGBoost算法的船舶能耗实时预测模型。通过传感器采集大量船舶能耗数据;结合领域知识,提出一种数据预处理方法;利用贝叶斯超参数优化及交叉验证方法优化模型性能。实验结果表明,数据预处理和超参数调优均能在一定程度上提高模型性能。与多元线性回归、人工神经网络、岭回归和随机森林模型相比,本文提出的模型具有更好的预测性能,且模型运行时间能达到秒级响应,满足船舶实时预测要求。高准确度、实时性强的能耗预测模型能为船舶未来采取合理的节能减排措施提供理论依据,对船舶运营公司提高竞争力和保护环境具有重要意义。
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关键词
XGBoost
船舶能耗预测
集成学习
超参数调优
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职称材料
基于梯度提升决策树分位数回归的船舶能耗区间预测
被引量：
5
3
作者
李天笑
周田瑞
+1 位作者
胡勤友
郝清晏
《上海海事大学学报》
北大核心
2022年第2期19-24,共6页
针对目前船舶能耗预测方法仅仅能进行单点预测的问题,提出一种梯度提升决策树分位数回归方法对船舶能耗区间进行预测。对船舶能耗及其影响因素数据进行预处理(空值、异常值删除等),获得更加准确的船舶能耗数据集。结合相关领域知识,确...
针对目前船舶能耗预测方法仅仅能进行单点预测的问题,提出一种梯度提升决策树分位数回归方法对船舶能耗区间进行预测。对船舶能耗及其影响因素数据进行预处理(空值、异常值删除等),获得更加准确的船舶能耗数据集。结合相关领域知识,确定对地航速、艏艉吃水、左右吃水、风速等9个影响因素进行建模。以区间覆盖率和平均带宽作为该方法的性能评价指标。实验结果表明,该方法能有效获取船舶能耗区间值,与分位数回归森林(quantile regression forest,QRF)、普通线性分位数回归(quantile regression,QR)相比,其预测性能更佳。提出的方法可为智能船舶能耗状态实时监测、异常识别等提供参考。
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关键词
船舶能耗
区间预测
梯度提升决策树
分位数回归
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职称材料
题名
基于模糊层次分析法的闽江口内港区船舶通航安全风险评价
被引量：
1
1
作者
李道科
周田瑞
王灵宏
机构
福建船政交通职业学院航海学院
出处
《中国水运》
2025年第1期30-32,共3页
文摘
闽江口内港区是福州港内港的重要航运通道,对福州市经济发展具有重要战略意义。然而,由于该区域水文气象条件复杂、船舶交通流量大,船舶航行安全面临诸多潜在风险和挑战。为提升通航安全水平,本研究对闽江口内港区的通航安全风险进行了系统分析,并提出了针对性的保障措施。研究采用模糊层次分析法(FAHP),结合专家问卷调查,识别并评估了影响船舶进出闽江口内港区的关键风险因素。研究结果显示,闽江口内港区的整体通航风险水平较低,风险可控。本文提出的分析方法与研究成果可为该区域制定有效的通航安全保障策略提供科学依据与实践指导。
关键词
闽江口内港区
模糊层次分析法
通航安全
安全保障
分类号
U698 [交通运输工程—港口、海岸及近海工程]
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职称材料
题名
基于XGBoost的船舶能耗实时预测
被引量：
4
2
作者
胡智辉
金永兴
周田瑞
胡勤友
机构
上海海事大学商船学院
出处
《上海海事大学学报》
北大核心
2022年第1期23-29,37,共8页
基金
上海市科学技术委员会重大项目(18DZ1206300)。
文摘
为更加准确地预测船舶能耗,提出一种基于新兴XGBoost算法的船舶能耗实时预测模型。通过传感器采集大量船舶能耗数据;结合领域知识,提出一种数据预处理方法;利用贝叶斯超参数优化及交叉验证方法优化模型性能。实验结果表明,数据预处理和超参数调优均能在一定程度上提高模型性能。与多元线性回归、人工神经网络、岭回归和随机森林模型相比,本文提出的模型具有更好的预测性能,且模型运行时间能达到秒级响应,满足船舶实时预测要求。高准确度、实时性强的能耗预测模型能为船舶未来采取合理的节能减排措施提供理论依据,对船舶运营公司提高竞争力和保护环境具有重要意义。
关键词
XGBoost
船舶能耗预测
集成学习
超参数调优
Keywords
XGBoost
ship energy consumption prediction
ensemble learning
hyper-parameter tuning
分类号
U676.3 [交通运输工程—船舶及航道工程]
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职称材料
题名
基于梯度提升决策树分位数回归的船舶能耗区间预测
被引量：
5
3
作者
李天笑
周田瑞
胡勤友
郝清晏
机构
上海海事大学商船学院
海洋石油工程股份有限公司安装事业部
出处
《上海海事大学学报》
北大核心
2022年第2期19-24,共6页
基金
上海市科学技术委员会重大项目(18DZ1206300)。
文摘
针对目前船舶能耗预测方法仅仅能进行单点预测的问题,提出一种梯度提升决策树分位数回归方法对船舶能耗区间进行预测。对船舶能耗及其影响因素数据进行预处理(空值、异常值删除等),获得更加准确的船舶能耗数据集。结合相关领域知识,确定对地航速、艏艉吃水、左右吃水、风速等9个影响因素进行建模。以区间覆盖率和平均带宽作为该方法的性能评价指标。实验结果表明,该方法能有效获取船舶能耗区间值,与分位数回归森林(quantile regression forest,QRF)、普通线性分位数回归(quantile regression,QR)相比,其预测性能更佳。提出的方法可为智能船舶能耗状态实时监测、异常识别等提供参考。
关键词
船舶能耗
区间预测
梯度提升决策树
分位数回归
Keywords
ship energy consumption
interval prediction
gradient boosting decision tree
quantile regression
分类号
U676.3 [交通运输工程—船舶及航道工程]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于模糊层次分析法的闽江口内港区船舶通航安全风险评价
李道科
周田瑞
王灵宏
《中国水运》
2025
1
在线阅读
下载PDF
职称材料
2
基于XGBoost的船舶能耗实时预测
胡智辉
金永兴
周田瑞
胡勤友
《上海海事大学学报》
北大核心
2022
4
在线阅读
下载PDF
职称材料
3
基于梯度提升决策树分位数回归的船舶能耗区间预测
李天笑
周田瑞
胡勤友
郝清晏
《上海海事大学学报》
北大核心
2022
5
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职称材料
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