基于机器学习算法的船舶碰撞事故等级预测研究

摘要

为了更好地了解水上事故影响因素与事故等级之间的联系,精准地预测水上船舶碰撞事故的严重程度,从人、船、环境、管理4个方面考虑,结合2000年到2020年之间的54个典型长江船舶碰撞事故案例,量化事故影响因素,提出了一种基于RF-BP神经网络的预测模型。结果表明,该方法预测结果与实际事故结果之间误差较小,与传统的BP神经网络模型相比训练时间更短,且精度未降低。可见该方法具有精度高、训练速度快的特点,在多因素事故等级预测中具有一定的可行性与实用性。