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BP神经网络在渔船航行安全预警中的应用被引量：4: 2016年; 渔船在海上航行时由于船体自身结构或者海面风浪等不利因素的影响,时常处于潜在的威胁当中。为了研究渔船在海洋环境中可能会遭受的风险,采用基于BP神经网络算法,对渔船吨位、发动机功率、渔船材质、渔船船龄以及渔船所处海面风等级、海面浪等级等6个预警指标要素构成的渔船预警模型进行评估,最终确定渔船在海上航行时的风险等级。在构建风险预警模型中使用了400个渔船事故案例,将训练样本按照数量划分为多个级别进行验证。预警模型结果与实际值比较显示,模型的正确率为79.76%~83.62%,其中在训练样本数为测试样本数的0.75倍时,模型精度最高。研究表明,基于BP神经网络的渔船风险预警模型的评估结果与渔船实际事故状态基本相符。该模型的建立为渔船海上航行提供了安全保障。; 王金浩李小娟孙永华李文彬; 关键词：安全预警预警指标 BP神经网络

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李文彬