【摘 要】
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为深入探究重特大水上交通事故影响因素耦合机制,基于我国水上交通事故严重程度分类和影响因素数据的分布特征,采用C5.0决策树算法,以从939份事故调查报告中获取的事故影响因
【机 构】
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山东交通学院国际商学院,大连海事大学交通运输管理学院
【基金项目】
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国家自然科学基金(71372086);山东交通学院博士科研启动基金
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为深入探究重特大水上交通事故影响因素耦合机制,基于我国水上交通事故严重程度分类和影响因素数据的分布特征,采用C5.0决策树算法,以从939份事故调查报告中获取的事故影响因素集为输入变量,以事故类型(一般事故、重特大事故)为输出,构建事故严重程度影响因素决策树模型。优化关键参数,从生成的推理规则集中提取9种易引发重特大事故的多因素耦合模式。结果显示,在“船员操作故意违规、浪为8级及以上、政府部门监督管理严重不足、航运企业安全管理严重不足、时段为0:00—3:59或20:00—23:59、事故造成船舶全损”耦
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