海上人命救助困难度评价

摘要

船舶一旦出现海难事故，迅速有效采取救助措施，对保障海上人命安全有重要意义，但由于受到天气、设备、技术等多方面因素的制约，海上救助存在许多困难。因此通过分析评价海上救助的困难度，对于采取针对性的救助措施，提高救助成功率有重要意义。
　　 本文从救助力量和救助方法两方面出发正确的认识了我国人命救助现状。首先通过研究救助力量的结构总结出我国当前的海上人命救助能力，然后通过了解海上人命救助的方法，判定影响海上人命救助作业安全的各因素。
　　 从环境因素、人为因素和救助目标因素三方面考虑，确定影响海上人命救助困难度的评价指标体系。
　　 将人工神经网络技术引入海上人命救助困难度评价领域，通过MATLAB中的神经网络工具箱建立了海上人命救助困难度评价的三层BP神经网络模型，把通过搜集得到的人命救助资料运用模糊综合评判进行计算，计算结果作为训练样本，对网络进行训练，将训练好的网络应用于实际的人命救助困难度评价。通过对评估结果的比较可以看出，在样本数量足够大的情况下，网络评估结果是比较准确可信的，也为救助工作提供了参考依据。
　　 将人工神经网络应用于海上人命救助困难度评价领域具有理论研究意义和实用价值，本文只是做了初步的探讨，在今后还有待于进行更深入更细致的研究。

目录

文摘

英文文摘

声明

第1章绪论

1.1研究背景

1.1.1我国的海上安全现状

1.1.2我国海上搜救现状

1.2研究意义

1.3研究现状

1.3.1国内研究状况

1.3.2国外研究状况

1.4研究方法

第2章国际海事公约及国内法规对人命救助方面的相关要求

2.1 1979年国际海上搜寻和救助公约(International Convention on Maritime Search and Rescue，简称SAR 1979)

2.2其他各海事公约

2.3有关人命救助国内法规及我国履行公约的情况

第3章我国的人命救助现状

3.1专业救助力量

3.2社会救助力量

3.3海上险情的种类及特点

3.4海上救助的方法

3.4.1船舶

3.4.2飞机

3.4.3作业要求

第4章运用模糊综合评判的方法获取样本

4.1指标的确定

4.2构建指标体系

4.3用层次分析法确定权重

4.4环境因素隶属度函数的确定

4.4.1水文气象环境

4.4.2作业地理环境

4.5人为因素隶属度函数的确定

4.5.1救助延迟时间

4.5.2救助人员的自救能力

4.6救助目标因素隶属度函数的确定

4.6.1落水

4.6.2救生艇上

4.6.3遇险船上

4.7样本的困难度计算

第5章海上人命救助人工神经网络模型的建立

5.1人工神经元模型

5.2 BP神经网络结构

5.2.1 BP神经网络的构建

5.2.2 BP算法

5.3样本数据的获取及预处理

5.4网络结构的确定

5.4.1传递函数及训练函数的选取

5.4.2隐含层神经元数目的确定

5.5神经网络的MATLAB实现

第6章结论

参考文献

附录

攻读学位期间公开发表论文

致 谢