基于贝叶斯网络的船舶港口国监督检查滞留风险研究

作者：张凡; 王育红^*

来源：宁波大学学报(理工版), 2020, 33(03): 111-115.

• 滞留风险
• 贝叶斯网络
• 港口国监督检查
• 动态分析

针对港口国监督(PortStateControl,PSC)检查的复杂性和不确定性,基于贝叶斯网络理论构建船舶PSC检查滞留风险分析模型.以东京备忘录(TokyoMOU)中2014～2017年船舶PSC检查样本数据为基础,运用R语言BNLearn包进行贝叶斯网络的结构及参数学习.同时分别执行贝叶斯网络的正向、逆向推理,定量表示各风险因素与滞留结果之间的相互作用关系,找出导致船舶滞留的高风险因素,实现不确定环境下船舶PSC检查滞留风险的全面动态分析.实证表明,模型具有较高的精确度,可为检查人员的滞留决策及航运公司的安全风险管理提供有效依据.

• 单位
  宁波大学