一种基于熵-TOPSIS-耦合协调模型的智能船舶航行风险评价方法

本发明涉及智能船舶航行风险评价，尤其涉及一种基于熵-topsis-耦合协调模型的智能船舶航行风险评价方法。

背景技术：

1、随着经济的不断发展，我国港口的吞吐量迅速增长，船舶航行安全问题愈发受到重视，船舶航行安全受到许多因素的影响；船舶航行风险评价是通过对影响船舶安全的各个因素进行系统分析、筛选，确定能够反映风险水平的关键性因素，建立风险评价指标体系，借助定性或定量的模型对各指标进行评判，获得能够反映船舶总体风险水平的风险值，并以此为船舶安全管理提供决策支持。

2、传统的智能船舶航行风险采用量化智能船舶的航行因素来评估航行危险，针对船舶航行风险的评估方法较为单一，且由于智能船舶航行的高风险性和不确定性，使得船舶航行风险管理不能综合考虑船舶航行风险。

技术实现思路

1、本发明提供一种基于熵-topsis-耦合协调模型的智能船舶航行风险评价方法，以克服上述技术问题。

2、为了实现上述目的，本发明的技术方案是：

3、一种基于熵-topsis-耦合协调模型的智能船舶航行风险评价方法，包括以下步骤：

4、s1：通过专家调查法获取智能船舶航行的历史事故数据，以确定智能船舶的航行风险因素；并根据所述航行风险因素建立航行风险事故数据库；

5、且所述航行风险因素包括船舶因素、岸基远程控制因素、航行环境因素以及应急管理因素；

6、s2：基于所述航行风险事故数据库构建智能船舶航行风险指标矩阵；并根据所述智能船舶航行风险指标矩阵获取各风险因素造成的事故发生概率；

7、s3：根据所述各风险因素造成的事故发生概率对所述智能船舶航行风险指标矩阵进行归一化处理，获取航行风险指标规范矩阵；并基于所述航行风险指标规范矩阵获取航行风险的信息熵权值；

8、基于所述航行风险的信息熵权值计算各航行风险因素的权重；

9、s4：基于topsis模型，根据所述航行风险因素的权重与航行风险指标规范矩阵，获取智能船舶的航行风险综合评价指数，并基于各航行风险综合评价指数建立航行风险综合评价指数序列表；

10、s5：根据所述航行风险因素的权重与各风险因素造成的事故发生概率，进行耦合协调度计算获取智能船舶的航行风险耦合协调度；

11、s6：根据所述智能船舶的航行风险综合评价指数序列表与航行风险耦合协调度实现对智能船舶航行风险的评价。

12、进一步的，s2中基于所述航行风险事故数据库构建智能船舶航行风险指标矩阵；并根据所述智能船舶航行风险指标矩阵获取各风险因素造成的事故发生概率，具体为

13、基于所述航行风险事故数据库构建的所述智能船舶航行风险指标矩阵r0的表达式为

14、

15、式中：uj,i表示统计获取的各年因船舶因素、岸基远程控制因素、环境因素以及应急管理因素造成事故的数量；j＝1,2,…,n表示待评价的事故年份序数；i＝1,2,…,m表示航行风险指标因素类别数量；

16、根据所述智能船舶航行风险指标矩阵获取各风险因素造成的事故发生概率的计算公式为

17、

18、式中：tj,i表示第j年第i类风险因素导致事故发生的概率。

19、进一步的，s3中获取的所述航行风险指标规范矩阵的计算公式为：

20、r1＝[rj,i]n×m

21、

22、式中：r1表示通过归一化方式对数据进行量纲化处理得到规范矩阵；rj,i表示规范矩阵r1中的元素，且rj,i∈[0,1]；(uj,i)max表示uj,i的最大值；(uj,i)min表示uj,i的最小值；

23、所述基于航行风险指标规范矩阵获取航行风险的信息熵权值的计算公式为

24、

25、

26、式中：ei表示第j年第i类风险的信息熵权值；fj,i表示航行风险信息熵权值的中间参数变量；n表示待评价的事故年份序数；

27、所述基于航行风险的信息熵权值计算各航行风险因素的权重的计算公式为

28、

29、式中：表示通过第i类风险的信息熵计算的风险指标因素权重；m表示航行风险指标因素类别数量。

30、进一步的，s4中根据所述航行风险因素的权重与航行风险指标规范矩阵，获取智能船舶的航行风险综合评价指数，并基于各航行风险综合评价指数建立航行风险综合评价指数序列表，包括以下步骤：

31、s41：根据航行风险因素的权重与航行风险指标规范矩阵计算航行风险加权矩阵；且所述航行风险加权矩阵的计算公式为

32、r2＝[oj,i]n×m

33、

34、式中：r2表示航行风险加权矩阵；oj,i表示计算航行风险加权矩阵的中间参数变量；表示通过第i类风险的信息熵计算的风险指标因素权重；rj,i表示规范矩阵r1中的元素；

35、s42：根据所述航行风险加权矩阵确认第i类航行风险因素加权值的最优解与最劣解且所述第i类航行风险因素加权值的最优解与最劣解的表达式为

36、

37、

38、式中：on,i表示第n年第i类航行风险因素加权值；表示第i类航行风险因素加权值的最优解；表示第i类航行风险因素加权值的最劣解；

39、s43：根据所述第i类航行风险因素加权值的最优解与最劣解分别计算第j年第i类航行风险因素加权值与最优解的最优欧氏距离和第j年第i类航行风险因素加权值与最劣解的最劣欧氏距离

40、

41、

42、s44：采用topsis模型，根据所述最优欧氏距离与最劣欧氏距离获取第j年智能船舶的各航行风险综合评价指数cj；所述航行风险综合评价指数cj的计算公式为

43、

44、s45：将各航行风险综合评价指数cj按照从大到小的顺序进行排序，获取航行风险综合评价指数序列表。

45、进一步的，s5中根据所述航行风险因素的权重与各风险因素造成的事故发生概率，进行耦合协调度计算获取智能船舶的航行风险耦合协调度，包括以下步骤：

46、s51：根据各风险因素造成的事故发生概率计算获取第j年内多航行风险因素引发事故的航行风险耦合度bj，所述航行风险耦合度bj的计算公式为

47、

48、式中：2≤k≤m为调节系数，表示需要计算耦合风险因素的数量；tj′,i×tj,i为任意两个耦合风险因素导致事故概率的乘积；

49、s52：根据航行风险因素的权重计算获取第j年内引发事故概率的航行风险综合协调指数vj，所述航行风险综合协调指数vj的计算公式为

50、

51、s53：基于所述航行风险耦合度bj与航行风险综合协调指数vj获取智能船舶的航行风险耦合协调度kj，所述航行风险耦合协调度kj的计算公式为

52、

53、有益效果：本发明提供了一种基于熵-topsis-耦合协调模型的智能船舶航行风险评价方法，基于专家知识及海上交通历史事故，通过融合熵权法根据各风险因素造成的事故发生概率对智能船舶航行风险指标矩阵进行归一化获取航行风险指标规范矩阵；并基于航行风险指标规范矩阵获取航行风险的信息熵权值；基于逼近理想解排序法，根据航行风险因素的权重与航行风险指标规范矩阵获取智能船舶的航行风险综合评价指数，并基于各航行风险综合评价指数建立航行风险综合评价指数序列表；以及基于耦合协调度模型，根据航行风险因素的权重与各风险因素造成的事故发生概率，进行耦合协调度计算获取智能船舶的航行风险耦合协调度；对智能船舶的航行危险进行了量化，且通过解耦降低各航行风险因素间的耦合协调度有效提高智能船舶的航行安全。