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第1章 绪论 1

1.1 研究的背景和必要性 1

1.2 研究的主要内容 5

1.3 研究的方法和解决的问题 5

本章参考文献 6

第2章 恶劣天气条件下船舶安全航行与评估方法综述 7

2.1 船舶安全评估 7

2.1.1 安全评价含义 7

2.1.2 安全评价分类 8

2.1.3 安全评价程序 8

2.1.4 船舶安全评估 9

2.2 恶劣天气条件下船舶安全航行研究综述 10

2.2.1 研究的基本状况 10

2.2.2 研究所涉及的理论 13

2.3 恶劣天气条件下船舶安全评估方法综述 16

2.3.1 通过单项重要指标评估船舶的安全性 16

2.3.2 从耐波性的角度来评估大风浪中船舶的安全性 17

2.3.3 用航行记录仪记录船舶在大风浪中的实际运动状态 19

2.3.4 大风浪中操船环境危险度的模糊综合评价方法 19

2.3.5 用船舶操纵模拟器模拟船舶在大风浪中的运动状态 19

2.3.6 风险分析与评估 20

2.3.7 灰色综合评价方法 22

2.3.8 可靠性评价法 23

2.3.9 船舶安全检查法 23

2.3.10 事故统计评价方法 23

2.4 本章小结 24

本章参考文献 24

第3章 恶劣天气条件下船舶开航安全性评估方法 29

3.1 船舶开航安全检查 29

3.1.1 船舶安全检查含义 29

3.1.2 船舶开航安全检查意义 30

3.1.3 船舶开航安全检查依据 31

3.1.4 船舶开航安全检查类别 32

3.2 船舶开航安全性评估必要性 35

3.2.1 海上事故统计结果 35

3.2.2 船舶开航安全性检查弊端 35

3.2.3 船舶适航性难以辨别 36

3.3 恶劣天气条件下船舶开航安全性评估方法 38

本章参考文献 39

第4章 恶劣天气条件下海损事故灰色关联分析研究 41

4.1 世界范围内的海损事故现状 41

4.2 海损事故原因的分析 44

4.2.1 船龄 44

4.2.2 天灾等不可抗力的外在因素 45

4.2.3 船舶不适航 45

4.2.4 人为疏忽 46

4.2.5 货载因素 46

4.2.6 船舶结构和船体因素 47

4.2.7 船舶碰撞 47

4.2.8 船舶搁浅 47

4.2.9 安全管理不当 47

4.3 海损事故致因的灰色关联分析 48

4.3.1 灰色系统关联分析的基本原理 48

4.3.2 恶劣天气条件下海损事故致因的灰色关联分析 49

4.4 本章小结 53

本章参考文献 53

第5章 恶劣天气条件下影响船舶开航安全性指标研究 55

5.1 船舶滞留 55

5.1.1 船舶滞留的含义 55

5.1.2 船舶滞留的影响 56

5.1.3 船舶滞留的判定 57

5.1.4 船舶检查缺陷和滞留原因分析 58

5.2 恶劣天气条件下船舶不适航分析 65

5.2.1 人为因素导致船舶不适航 66

5.2.2 船舶因素导致船舶不适航 66

5.2.3 环境因素导致船舶不适航 68

5.3 恶劣天气条件下影响船舶安全开航指标 69

5.3.1 人为因素 69

5.3.2 船舶因素 71

5.3.3 环境因素 74

5.4 本章小结 75

本章参考文献 75

第6章 恶劣天气条件下船舶开航安全性评价指标体系的建立 77

6.1 指标体系的建立原则 77

6.1.1 系统性原则 77

6.1.2 可行性与实用性原则 77

6.1.3 科学性原则 78

6.1.4 层次性原则 78

6.1.5 定性和定量相结合原则 79

6.2 评价指标的选取方法及步骤 79

6.2.1 评价指标的选取方法 80

6.2.2 评价指标的选取步骤 81

6.3 指标体系的建立 82

6.4 本章小结 83

本章参考文献 85

第7章 基于模糊综合评价的船舶开航安全性评估 86

7.1 模糊综合评价方法原理 86

7.2 船舶开航安全性评估步骤 87

7.3 船舶开航安全性的模糊综合评价 89

7.4 本章小结 100

本章参考文献 100

第8章 基于概率影响图的船舶开航安全性评估 101

8.1 影响图的基本理论 101

8.1.1 影响图的分类 101

8.1.2 影响图的组成 101

8.2 概率影响图的基本理论 102

8.2.1 概率影响图的描述 102

8.2.2 概率影响图的有关算法 103

8.2.3 概率影响图的优点 103

8.3 基于概率影响图的船舶开航安全性评估步骤 105

8.3.1 概率影响图关系层的建立 105

8.3.2 概率影响图函数层与数值层的确定 105

8.4 运用软件计算 106

8.5 本章小结 108

本章参考文献 109

第9章 基于BP神经网络的船舶开航安全性评估 110

9.1 人工神经网络基本理论 110

9.1.1 生物神经元与人工神经元 110

9.1.2 神经网络的分类 111

9.2 BP神经网络介绍 111

9.2.1 BP神经网络结构 112

9.2.2 BP学习算法 112

9.3 基于BP神经网络的船舶开航安全性评估步骤 113

9.3.1 确定网络输入输出向量维数 113

9.3.2 样本数据预处理 117

9.3.3 确定传递函数及训练函数 117

9.3.4 确定隐层神经元数目 118

9.4 运用MATLAB计算 121

9.5 本章小结 127

本章参考文献 128

第10章 基于粗糙集理论的船舶开航安全性评估结果分析 129

10.1 数据库知识发现和数据挖掘 129

10.1.1 知识发现和数据挖掘 129

10.1.2 数据挖掘的方法 130

10.1.3 数据挖掘的任务 131

10.1.4 数据挖掘的步骤 131

10.2 粗糙集理论 132

10.2.1 粗糙集理论基本知识 132

10.2.2 粗糙集理论特点 135

10.2.3 粗糙集理论应用 135

10.3 评价决策表的建立 137

10.4 指标离散化 140

10.5 数据挖掘 142

10.5.1 模糊综合评价方法评估结果数据挖掘 145

10.5.2 概率影响图方法评估结果数据挖掘 148

10.5.3 BP神经网络方法评估结果数据挖掘 150

10.6 数据挖掘结果分析与验证 152

10.7 本章小结 157

本章参考文献 158

第11章 恶劣天气条件下船舶开航安全性评估结论 159

附录 160

附录一 恶劣天气（大风浪）条件下船舶开航安全性评估算例 160

附录二 恶劣天气（大风浪）条件下船舶开航安全性影响因素专家调查表 167

附录三 BP神经网络样本集 175

附录四 基于粗糙集算法的离散化评价决策表 180

附录五 船舶开航安全性评估计算结果及转换结果 183

附录六 蒲福风级表 185

附录七 浪级表 187

附录八 船舶迎检自查表 189

附录九 《海船安全开航技术要求》 191

附录十 《中华人民共和国船舶安全检查规则》 194

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