【摘 要】
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为研究感潮港口船舶在不同潮时进港靠泊的引航过程风险演化规律,以优化泊位利用率和提高港口的生产效率,有必要进行多时段船舶引航过程风险的动态仿真.在对船舶引航任务场景
【机 构】
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上海海事大学商船学院,上海201306;江苏航运职业技术学院航海技术学院,江苏南通226010
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为研究感潮港口船舶在不同潮时进港靠泊的引航过程风险演化规律,以优化泊位利用率和提高港口的生产效率,有必要进行多时段船舶引航过程风险的动态仿真.在对船舶引航任务场景和历史数据进行分析的基础上,采取HHM方法构建船舶引航过程的关键风险指标体系,采用AHP-CRITIC方法结合风险因素的主客观分布特点获取不同引航阶段中各指标权重,最后利用不确定人工智能云模型进行多时段船舶引航过程风险的建模仿真.通过某集装箱船的感潮水域引航过程场景分析,融合采样点的客观数据和专家知识对6个靠泊窗口期船舶引航过程风险进行动态仿真.结果表明:船舶引航过程风险演化整体呈U形曲线模式,相比正常航行阶段风险值,船舶引航初始和靠泊阶段风险值高60％左右;感潮港口 6个窗口期的船舶引航过程风险略有差异,潮高、潮流对船舶交通流和起锚、靠泊作业安全影响明显.
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