本文格式為Word版，下載可任意編輯——基于云模型的集裝箱船大風浪航行安全評價調研，發(fā)現多數研究人員習慣上將在大風浪中航行的船舶作為一個由人、船、環(huán)境組成的系統(tǒng)進行研究。考慮到管理因素對集裝箱船航行安全的重要性，引入管理因素，構成“人—船—環(huán)境—管理〞系統(tǒng)，建立如表1所示的安全評價指標體系。

2基于云模型的安全評價模型

云模型是以模糊數學理論和概率論為基礎的，概念的模糊性、隨機性和關聯(lián)性主要是通過隨機給樣本點賦予確定度來刻畫的。該方法可以實現定性概念與定量數據的轉換，并能對評價對象的模糊性和隨機性進行有效的透露[5]。鑒于云模型理論具有能夠有效地降低安全評價過程中專家打分的主觀性，提高評價結果的確鑿性的優(yōu)點，該理論被廣泛應用于數據挖掘、模擬預計、算法改進等多個領域。文獻[6]對我國進口原油海運安全的影響因素進行了系統(tǒng)的分析，建立了安全評價指標體系，最終借助云模型理論對該系統(tǒng)進行了安全評價，為建立相應的預警系統(tǒng)提供理論基礎。文獻[7]針對集裝箱船貨物運輸過程中風險評價的模糊性和隨機性問題，建立了貨物運輸的風險評價體系，并利用云模型對貨物運輸的風險程度進行了定量評價。為減弱港口低碳綠色發(fā)展評價過程中主觀因素的過度影響，文獻[8]在確定了各指標云權重的基礎上，利用云模型進行安全評價，其研究結果可為港口的低碳綠色發(fā)展提供相應的理論支持和實踐指導。文獻[9]采用云推理模型，利用從數據中挖掘的不確定性知識，對澆灌區(qū)中長期澆灌制度進行優(yōu)化。

（3）基于云模型的評價。

通過正向云發(fā)生器得出各底層指標的評價云模型后，利用式（5）～（7）求得人的綜合云模型為（0.5414，0.0850，0.0117），船的綜合云模型為（0.4308，0.0766，0.0070），環(huán)境的綜合云模型為（0.3205，0.0745，0.0116），管理的綜合云模型為（0.3279，0.0758，0.0098）。再次對人、船、環(huán)境、管理因素進行綜合，最終求得集裝箱船大風浪航行安全綜合評價云模型（0.4371，0.0791，0.0102）。綜合評價云對應到評語區(qū)間上的位置關系見圖1。

（4）安全評價結果分析。

該集裝箱船大風浪航行的安全評價結果處于“較危險〞與“一般〞之間，略趨向于“一般〞。由于大風浪惡劣環(huán)境的影響，該船多個集裝箱和扭鎖變形，這從側面印證了基于云模型的安全評價具有一定的可靠性。

就評價結果而言，人、船、環(huán)境、管理這4個因素的風險按從高到低的順序排序依次為環(huán)境因素U3、管理因素U4、船舶因素U2、人的因素U1，且環(huán)境因素與管理因素的評價結果相接近，說明除外在惡劣環(huán)境影響外，該船及其所屬船公司在安全管理方面有待進一步加強。

總的來說，船舶因素U2的熵En和超熵He比其他因素的低，說明這艘船的維護保養(yǎng)及設備運轉狀況較好。人的因素U1的熵En和超熵He較高，這與該船已經在大風浪中航行數日導致船員身體不適以及新船員對設備的熟悉程度一般有較大關系。

4終止語

鑒于集裝箱船大風浪航行安全評價指標具有較強的模糊性和隨機性，且專家打分時存在較強的主