摘要
本发明提供一种基于机器学习的船舶污染事故风险评估方法及系统,涉及船舶污染防治技术领域,所述方法步骤包括提取船舶污染事故报告,提取潜在影响因子,并划分轻、中、重三级污染等级,所述潜在影响因子包括人员、船舶、环境、管理的多维度因素;构建污染等级回归模型,筛选出关键影响因子;构建污染等级预测模型,通过互信息值构建最大权重生成树确定因子间依赖关系,基于统计学方法确定条件概率分布,实现污染等级的预测;基于敏感性分析方法,量化各因子对污染等级的全局敏感性指数,识别出全局敏感性较高的关键影响因子;基于贝叶斯网络的双向推理能力,输入关键影响因子预测污染等级概率分布,指定污染等级推导得到关键影响因子组合。
技术关键词
风险评估方法
因子
船舶
敏感性分析方法
网络结构
生成树
污染防治技术
风险评估系统
报告
统计学方法
回归算法
指数
关系
分析模块
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高风险
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