基于云模型的船舶溢油風(fēng)險(xiǎn)綜合評(píng)價(jià)研究

潘　輝

(武漢交通職業(yè)學(xué)院　武漢　430065)

基于云模型的船舶溢油風(fēng)險(xiǎn)綜合評(píng)價(jià)研究

潘輝

(武漢交通職業(yè)學(xué)院武漢430065)

摘要：采用云模型和德爾菲法為每個(gè)評(píng)價(jià)指標(biāo)賦權(quán)重云，利用正態(tài)云對(duì)評(píng)價(jià)標(biāo)準(zhǔn)進(jìn)行云轉(zhuǎn)換得到評(píng)價(jià)等級(jí)云模型，應(yīng)用正態(tài)云擬合運(yùn)算規(guī)則得到綜合評(píng)價(jià)結(jié)果云.通過(guò)實(shí)例分析，表明該評(píng)價(jià)模型能更好方便而準(zhǔn)確地解決船舶溢油風(fēng)險(xiǎn)綜合評(píng)價(jià)過(guò)程中的模糊性和隨機(jī)性量化問(wèn)題.

關(guān)鍵詞：水路運(yùn)輸；船舶溢油；風(fēng)險(xiǎn)綜合評(píng)價(jià)；云模型

潘輝(1979- )：男，碩士，講師，主要研究領(lǐng)域?yàn)楹胶＜夹g(shù)、海事管理、交通管理工程

0引言

目前，常用于溢油風(fēng)險(xiǎn)綜合評(píng)價(jià)的方法有灰色模型、層次分析法、熵權(quán)法、綜合安全評(píng)估法、模糊綜合評(píng)價(jià)法，如陳維[1]采用綜合安全評(píng)估法對(duì)上海港1999～2009年船舶污染事故中各遺漏類型引發(fā)污染事故的風(fēng)險(xiǎn)進(jìn)行了評(píng)估，確定了船舶污染作業(yè)類型的風(fēng)險(xiǎn)程度，并根據(jù)實(shí)際情況有針對(duì)性地采取預(yù)控措施消除事故隱患；陳卓歐等[2]綜合利用熵權(quán)法和指標(biāo)量綱數(shù)的量化處理方法，建立了溢油風(fēng)險(xiǎn)評(píng)價(jià)體系，實(shí)現(xiàn)了對(duì)三峽庫(kù)區(qū)船舶溢油的定量評(píng)估；肖景坤[3]結(jié)合灰色系統(tǒng)理論和層次分析理論建立了船舶溢油潛勢(shì)判定的灰色多層次評(píng)價(jià)模型.王江[4]采用模糊綜合評(píng)價(jià)和層次分析法對(duì)海域船舶溢油風(fēng)險(xiǎn)進(jìn)行了評(píng)價(jià)，并以青島海域夏季為例進(jìn)行了風(fēng)險(xiǎn)評(píng)價(jià)驗(yàn)證了該評(píng)價(jià)方法的可行性.

云模型[5-8]作為不確定性人工智能的重要理論和工具，把空間實(shí)體的模糊性和隨機(jī)性集成到一起，能夠較好地處理定性定量信息的相互轉(zhuǎn)換.鑒于此，筆者結(jié)合影響船舶海上溢油風(fēng)險(xiǎn)的各指標(biāo)對(duì)船舶海上溢油風(fēng)險(xiǎn)進(jìn)行綜合評(píng)價(jià)，應(yīng)用云模型解決船舶海上溢油風(fēng)險(xiǎn)評(píng)價(jià)過(guò)程中的模糊性和隨機(jī)性問(wèn)題，以使評(píng)價(jià)結(jié)果更傾向人們的判斷.

1云模型基本理論

1.1云模型概念

設(shè)U是一個(gè)用精確數(shù)值表示的定量論域，C是U上的定性概念，若定量值x∈U,且x是定性概念C的一次隨機(jī)實(shí)現(xiàn)，x對(duì)C的確定度μ(x)∈[0,1]是有穩(wěn)定傾向的隨機(jī)數(shù)μ：U→[0,1],?x∈U,x→μ(x)則在論域U上的分布稱為云，每一個(gè)x稱為一個(gè)云滴.

1.2云模型的數(shù)字特征

云模型的數(shù)字特征表現(xiàn)了定性概念的定量特性，利用期望Ex、熵En、超熵He3個(gè)數(shù)值來(lái)表現(xiàn).期望Ex是在論域U中最能代表定性概念的數(shù)值，即概念在論域中的中心值.熵En主要是被用來(lái)度量定性概念的模糊度以及概率，反映定性概念的不確定性.熵值越大，概念所能接受的數(shù)值范圍越大，概念就更加模糊.超熵He是表示熵的不確定性，即熵的熵，反映了在數(shù)域中代表數(shù)值的所有不確定度的凝聚度，其大小可以表示云的離散度及厚度.

1.3云發(fā)生器

生成云滴的算法或硬件稱為云發(fā)生器.它包括正向云和逆向云，正向云可分為基本云、正態(tài)云、X條件云及Y條件云；逆向云分為包含確定度信息的逆向云和不包含確定度信息的改進(jìn)逆向云.根據(jù)本文研究需要且正態(tài)云具有普適性[9]，本文將對(duì)正態(tài)云實(shí)現(xiàn)算法和改進(jìn)逆向云算法進(jìn)行介紹.

正態(tài)云的實(shí)現(xiàn)算法如下.

輸入.數(shù)字特征(Ex,En,He)，生成云滴的個(gè)數(shù)n.

輸出.n個(gè)云滴drop(xi,yi),i=1,2,…,n.

3) 根據(jù)1)、2)計(jì)算μi=exp[-(xi-Ex)2/2(En′)2]，則μi為xi屬于定性概念C的隸屬度.

4) 重復(fù)(1)～(3)步，直到生成n個(gè)云滴為止.

改進(jìn)逆向云的實(shí)現(xiàn)算法如下

輸入.n個(gè)云滴xi(i=1,2,3…n).

輸出.n個(gè)云滴對(duì)應(yīng)定性概念的數(shù)字特征(Ex,En,He).

1.4正態(tài)云擬合運(yùn)算規(guī)則

正態(tài)云擬合運(yùn)算規(guī)則可將已給定的某些云的數(shù)字特征進(jìn)行某種或某些規(guī)則運(yùn)算，得到新的數(shù)字特征所構(gòu)造的云[10].設(shè)有兩個(gè)正態(tài)云模型C1(Ex1,En1,He1)和C2(Ex2,En2,He2)，擬合運(yùn)算之后的結(jié)果為C(Ex,En,He)，其擬合運(yùn)算規(guī)則見表1.

表1　正態(tài)云擬合運(yùn)算規(guī)則表

2船舶海上溢油風(fēng)險(xiǎn)綜合評(píng)價(jià)云

2.1建立船舶海上溢油風(fēng)險(xiǎn)綜合評(píng)價(jià)指標(biāo)體系

船舶海上溢油風(fēng)險(xiǎn)的評(píng)價(jià)指標(biāo)是多層次、復(fù)雜的，為了統(tǒng)一考察評(píng)價(jià)對(duì)象，所建立的評(píng)價(jià)指標(biāo)體系須使用統(tǒng)一評(píng)價(jià)尺度，在遵循科學(xué)性、全面性、可操作性、可比性和相對(duì)獨(dú)立性等原則的基礎(chǔ)上，根據(jù)對(duì)船舶溢油風(fēng)險(xiǎn)源分析和對(duì)船舶溢油事故影響因素識(shí)別，篩選出具有代表性和完備性的船舶溢油風(fēng)險(xiǎn)綜合評(píng)價(jià)指標(biāo)，構(gòu)建能真實(shí)準(zhǔn)確地反映船舶溢油風(fēng)險(xiǎn)的評(píng)價(jià)指標(biāo)體系[11-12]，見表2.

表2　船舶溢油風(fēng)險(xiǎn)綜合評(píng)價(jià)指標(biāo)體系與評(píng)價(jià)集

2.2建立船舶海上溢油風(fēng)險(xiǎn)綜合評(píng)價(jià)指標(biāo)評(píng)價(jià)云

評(píng)價(jià)集是由評(píng)價(jià)對(duì)象可能的評(píng)價(jià)結(jié)果所組成的集合，其包含的等級(jí)越多則評(píng)價(jià)就會(huì)越準(zhǔn)確，但評(píng)價(jià)過(guò)程也會(huì)變得繁瑣，因此，結(jié)合現(xiàn)有關(guān)船舶溢油風(fēng)險(xiǎn)評(píng)價(jià)的研究，選取5個(gè)等級(jí)構(gòu)成船舶溢油風(fēng)險(xiǎn)評(píng)價(jià)集，描述為

對(duì)應(yīng)的等級(jí)評(píng)語(yǔ)及其相應(yīng)量化的值為

{0～2,2～4,4～6,6～8,8～10}

對(duì)于雙邊約束的評(píng)語(yǔ)[Cmin,Cmax]，即具有上限和下限，可利用正態(tài)云模型將其云化即可得到評(píng)語(yǔ)對(duì)應(yīng)的云模型.云參數(shù)計(jì)算式如下.

(1)

式中：k為常數(shù)，可根據(jù)變量本身的穩(wěn)定性來(lái)做出具體的調(diào)整.

根據(jù)式(1)可得到5朵評(píng)價(jià)云：較低風(fēng)險(xiǎn)(1,0.333 3,0.05)，低風(fēng)險(xiǎn)(3,0.333 3,0.05)，中等風(fēng)險(xiǎn)(5,0.333 3,0.05)，較高風(fēng)險(xiǎn)(7,0.333 3,0.05)，高風(fēng)險(xiǎn)(9,0.333 3,0.05)，見圖1.

圖1　評(píng)價(jià)等級(jí)云

2.3確定評(píng)價(jià)指標(biāo)權(quán)重云

本文采用基于云模型的賦權(quán)方法來(lái)確定評(píng)價(jià)指標(biāo)的權(quán)重：首先，結(jié)合德爾菲法與云模型得到各個(gè)評(píng)價(jià)指標(biāo)的權(quán)重云模型，再對(duì)評(píng)價(jià)指標(biāo)權(quán)重云模型的期望進(jìn)行歸一化處理，最后獲得較理想的評(píng)價(jià)指標(biāo)權(quán)重.具體步驟如下.

1) 選取熟悉并充分理解評(píng)價(jià)指標(biāo)內(nèi)涵的n位專家進(jìn)行評(píng)分；假設(shè)有評(píng)價(jià)指標(biāo)Ui，決定其影響程度的評(píng)價(jià)指標(biāo)有m個(gè)，用集合表示為{Ui1,Ui2,…,Uim}.

2) 假設(shè)n位專家對(duì)評(píng)價(jià)指標(biāo)Uij(j=1,2,…,m)的評(píng)分集為{V1,V2,…,Vn}，利用改進(jìn)逆向云發(fā)生器生成評(píng)價(jià)指標(biāo)Uij的權(quán)重?cái)?shù)字特征(Exij,Enij,Heij).

3) 運(yùn)用正向云發(fā)生器生成評(píng)價(jià)指標(biāo)Uij的云圖.

4) 觀察所得云圖中云滴的凝聚情況，若云滴呈霧狀分布，則可判斷云滴的凝聚性差，專家組評(píng)價(jià)意見還未統(tǒng)一，需對(duì)專家組意見采取反饋、溝通，重新綜合整理.如此反復(fù)，實(shí)現(xiàn)逐步尋優(yōu)，直到最終得到反映專家組意見統(tǒng)一的、凝聚性好的云圖，即得到評(píng)價(jià)指標(biāo)Uij的權(quán)重云模型.

5) 重復(fù)2)～4)，獲得m個(gè)評(píng)價(jià)指標(biāo)的權(quán)重云模型.將這m個(gè)評(píng)價(jià)指標(biāo)權(quán)重云模型進(jìn)行歸一化處理，得出評(píng)價(jià)指標(biāo)Uij的最終權(quán)重云.

2.4確定船舶海上溢油風(fēng)險(xiǎn)綜合評(píng)價(jià)云

利用得到的評(píng)價(jià)指標(biāo)權(quán)重云和評(píng)價(jià)云，將各級(jí)的各指標(biāo)的權(quán)重云與評(píng)價(jià)云根據(jù)正態(tài)云擬合運(yùn)算規(guī)則，先通過(guò)乘法運(yùn)算獲得各指標(biāo)對(duì)上一級(jí)指標(biāo)的評(píng)價(jià)貢獻(xiàn)，再分別對(duì)各指標(biāo)的評(píng)價(jià)貢獻(xiàn)和各指標(biāo)的權(quán)重云作加法算法，然后用評(píng)價(jià)貢獻(xiàn)之和除以權(quán)重云之和，直到得到船舶溢油風(fēng)險(xiǎn)的綜合評(píng)價(jià)云，計(jì)公式表示如下.最后，將其轉(zhuǎn)換為定性的評(píng)價(jià)語(yǔ)言，得到船舶溢油風(fēng)險(xiǎn)的等級(jí)評(píng)價(jià)結(jié)果.

(2)

式中:Mi為第i個(gè)指標(biāo)對(duì)應(yīng)的評(píng)價(jià)云；wi為第i個(gè)指標(biāo)對(duì)應(yīng)的權(quán)重云.

3船舶海上溢油風(fēng)險(xiǎn)綜合評(píng)價(jià)過(guò)程

為驗(yàn)證本文建立的模型，以常年航行于某水域的某艘總噸位為5萬(wàn)的散雜貨船為算例.該船舶設(shè)備狀態(tài)一般，船齡12年，其船員操船水平較好，但執(zhí)行規(guī)章和行為道德規(guī)范的情況一般，航行水域風(fēng)速8 m/s左右、降水較少幾乎無(wú)雨、霧的情況一般、波高3.4 m、潮流0.8 m/s.

3.1船舶海上溢油風(fēng)險(xiǎn)綜合評(píng)價(jià)指標(biāo)評(píng)價(jià)云

根據(jù)建立的評(píng)價(jià)等級(jí)云確定的船舶溢油風(fēng)險(xiǎn)綜合評(píng)價(jià)二級(jí)指標(biāo)云，見表3.

3.2評(píng)價(jià)指標(biāo)權(quán)重云

結(jié)合2.3確定評(píng)價(jià)指標(biāo)權(quán)重云的方法，對(duì)船舶溢油風(fēng)險(xiǎn)綜合評(píng)價(jià)指標(biāo)體系中的各評(píng)價(jià)指標(biāo)進(jìn)行權(quán)重云確定.以評(píng)價(jià)指標(biāo)“船舶類型”為例，對(duì)賦權(quán)過(guò)程進(jìn)行具體介紹.

收集10位專家第一輪對(duì)“船舶類型”打分的結(jié)果(7，7，5，7，5，7，7，7，9，9)，通過(guò)2.3的步驟1)～4)后，得到“船舶類型”數(shù)字特征值為(7，1.002 7，0.878 9)，采用正向云發(fā)生器得出云圖如圖2a).由圖2a)可見，云滴的離散度比較大，云圖整體呈現(xiàn)霧狀，表明專家組還未統(tǒng)一認(rèn)識(shí).將第一輪專家組打分的信息整理后反饋給專家組并進(jìn)行必要的溝通，進(jìn)行下一輪專家組打分.多次反復(fù)，最后在專家組認(rèn)識(shí)基本統(tǒng)一，概念形成的情況下的數(shù)字特征為(7.4，0.802 1，0.260 2)，見圖2b).依此類推，獲得其余3個(gè)評(píng)價(jià)指標(biāo)的權(quán)重云模型，進(jìn)而對(duì)這4個(gè)云模型進(jìn)行歸一化處理，最終得到“船舶類型”的權(quán)重云為(0.462 5,0.068 3,0.022 2).如此反復(fù)多次，直到得到評(píng)價(jià)指標(biāo)體系所有評(píng)價(jià)指標(biāo)的權(quán)重云.船舶溢油風(fēng)險(xiǎn)綜合評(píng)價(jià)指標(biāo)權(quán)重云見表1.

表3　船舶溢油風(fēng)險(xiǎn)綜合評(píng)價(jià)二級(jí)指標(biāo)云

圖2　基于Delphi的評(píng)價(jià)指標(biāo)權(quán)重云

3.3綜合評(píng)價(jià)結(jié)果云

結(jié)合上述數(shù)據(jù)，根據(jù)式(2)可計(jì)算得到一級(jí)評(píng)價(jià)指標(biāo)云模型和最終目標(biāo)層的綜合評(píng)價(jià)云模型，見表4.船舶溢油風(fēng)險(xiǎn)綜合評(píng)價(jià)結(jié)果云見圖3.

表4　各級(jí)指標(biāo)評(píng)價(jià)云

圖3　船舶溢油風(fēng)險(xiǎn)綜合評(píng)價(jià)結(jié)果云

圖3直觀地表示出了最終的船舶溢油風(fēng)險(xiǎn)綜合評(píng)價(jià)結(jié)果在評(píng)價(jià)等級(jí)云圖中的分布.根據(jù)絕大數(shù)云滴的分布可看出，該船舶溢油風(fēng)險(xiǎn)處于“低風(fēng)險(xiǎn)”與“中等風(fēng)險(xiǎn)”之間，且更偏向于“低風(fēng)險(xiǎn)”等級(jí)范圍，因此得出該船舶溢油風(fēng)險(xiǎn)為“低風(fēng)險(xiǎn)偏中等風(fēng)險(xiǎn)”.云圖表明，該船舶的船舶因素有待改進(jìn)，船員因素有待提高.

4結(jié)束語(yǔ)

本文采用基于云模型與德爾菲法方法為船舶溢油風(fēng)險(xiǎn)評(píng)價(jià)指標(biāo)體系中各指標(biāo)賦權(quán)重云，利用基于云模型及正態(tài)云擬合運(yùn)算規(guī)則對(duì)船舶溢油風(fēng)險(xiǎn)進(jìn)行了綜合評(píng)價(jià)，將其他評(píng)價(jià)方法在評(píng)價(jià)過(guò)程中忽略的出現(xiàn)的定性概念的模糊性和隨機(jī)性相結(jié)合，實(shí)現(xiàn)了定性概念與定量數(shù)值之間的轉(zhuǎn)換.通過(guò)對(duì)某艘船舶的算例分析表明，基于云模型的船舶溢油風(fēng)險(xiǎn)綜合評(píng)價(jià)方法能較好的反映出各評(píng)價(jià)指標(biāo)對(duì)船舶溢油風(fēng)險(xiǎn)的影響，對(duì)加強(qiáng)船舶溢油風(fēng)險(xiǎn)管理具有指導(dǎo)價(jià)值.

參 考 文 獻(xiàn)

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中圖法分類號(hào)：U676.1；X55

doi:10.3963/j.issn.2095-3844.2015.01.034

收稿日期：2014-10-18

Risk Comprehensive Assessment of
Ship Oil Spill Based on Cloud Model

PAN Hui

(WuhanTechnicalCollegeofCommunications,Wuhan430065,China)

Abstract：In order to solve the problem of fuzziness and randomness in risk comprehensive assessment of ship oil spill, the comprehensive assessment cloud models was built based on cloud model. A 2-level-structure assessment model with 4 first class indexes, 12 secondary ones was set up based on the principle of index system. The first class indexes include the ship factor, crew factor, meteorological factor, hydrologic factor, and the second class includes ship type, tonnage of ship etc. The weight cloud corresponding to every index was determined by cloud model and Delphi. Optimal cloud model of assessment criteria was found by normal cloud generator. Finally, the comprehensive assessment result was got by normal cloud fitting algorithm. The assessment model can more easily and accurately solve fuzziness and randomness quantification problems in risk comprehensive assessment of ship oil spill through example analysis.

Key words：waterway transportation; ship oil spill; risk comprehensive assessment; cloud model