在船舶大型化趋势明显,船舶交通量迅猛增长的背景下,如何保障船舶进港航道通航环境,确保船舶安全、有效进港成为众多研究关注的焦点。结合高斯混合聚类模型(Gaussian Mixture Model, GMM)和概率神经网络(Probabilistic Neural Network, PNN)的特点,构建在不确定条件下的基于GMM-PNN模型的内河航道通航环境风险评价模型。案例分析表明:所提出的模型具有较强的应用性和普适性,能够为有关部门实施现代化海事监管提供夯实的理论基础。
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