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基于人工免疫系统的海洋渔船预警模型研究

李文彬  
【摘要】:渔船在海洋上航行作业的安全关系着广大渔民的生命和财产安全。海洋渔业的生产安全也一直是各级政府部门高度关注的民生问题。针对海洋渔业安全保障需求,本文进行了以下3个方面的工作: 1)本文根据所收集的大量渔船海事案例,经过整理分析,基于渔船海事案例特征及渔船自身结构特征,构建了渔船海事案例模型。该模型将渔船海事案例分为事故类型、事故时空信息、渔船信息等五类信息进行存储。并以空间数据库为依托,构建基于Geodatabase空间数据库的渔船海事案例库。案例库分为海域层、类型层及案例层三层,将渔船海事案例按照海域、案例类型、案例三级分类进行储存管理,分别对应Geodatabase数据库中的要素集、要素类及要素三层结构。渔船海事案例库具有空间性、完整性、和可扩展性等优点,提供了一种新的渔船海事案例的存储管理方式。 2)本文基于人工免疫系统原理,采用经过改进的否定选择算法,结合渔船海事案例库中存储的渔船海事案例,提出了一种基于人工免疫系统的海洋渔船预警模型。模型以渔船的船龄、吨位、材质、发动机功率、海面风等级及海浪浪高作为预警指标,通过BP神经网络,基于已有的历史渔船海事案例,计算各预警指标权重。通过数据编码、亲和力计算、创建预警检测器等一系列“免疫”步骤。针对风灾事故对渔船海事进行提前预警。经过模型验证,其预警结果准确率高,满足渔船预警需求。 3)本文运用MFC框架与开源GIS开发包,嵌入Matlab COM组件,完成了基于人工免疫系统原理的海洋渔船预警可视化系统的开发工作。系统实现了渔船监控、海洋环境预报、渔船风险分析、电子地图制图等功能。集成了渔船海事案例库、海洋渔船预警模型。为处在危险海域的渔船提供报警和避险指导,提升渔业生产安全服务能力,为渔业生产安全管理提供有力的技术支撑。


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1 李文彬;基于人工免疫系统的海洋渔船预警模型研究[D];首都师范大学;2014年
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