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题名基于GA-SVR-PSO的航运安全投入优化研究
被引量:6
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作者
杨玉梅
张庆年
杨杰
涂敏
丛喆
张威
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机构
武汉理工大学交通学院
武汉理工大学信息工程学院
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出处
《安全与环境工程》
CAS
北大核心
2020年第1期146-151,共6页
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基金
国家自然科学基金项目(51879211)。
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文摘
随着经济的快速发展,航运安全事故时有发生,造成了较大的经济损失和社会影响。为减少航运安全事故,航运管理部门督促航运企业增加安全投入,造成航运企业的经济负担增加,航运企业迫切需要寻求优化安全投入的方法。提出了一种基于GA-SVR-PSO的航运安全投入优化方法,该方法首先利用GA-SVR模型构建航运安全投入与事故经济损失之间的定量关系模型,然后结合实际投入约束条件构建了航运安全投入优化模型,最后采用粒子群优化(PSO)算法对航运安全投入优化模型进行优化,得到投入约束条件下航运安全投入的最优配置和事故最低经济损失。以Z航运公司2018年安全投入为实例进行验证,结果表明基于GA-SVR-PSO的航运安全投入优化方法具有较好的航运安全投入优化效果,可为航运企业安全投入决策提供可靠的模型依据,提高航运安全投入效率。
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关键词
航运安全投入
遗传算法
支持向量回归模型
粒子群优化算法
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Keywords
shipping safety investment
genetic algorithm(GA)
support vector regression(SVR)model
particle swarm optimization(PSO)
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分类号
X924.4
[环境科学与工程—安全科学]
TU714
[建筑科学—建筑技术科学]
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