【摘 要】
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为进一步分析海事事故发生的潜在原因,保障船舶航行安全,在对比各海事局事故数据质量的基础上,以浙江海域海事事故数据库作为研究对象,通过对海上船舶风险及其影响因子进行识
【基金项目】
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交通运输部海事局科技项目(01831508);中央高校基本科研业务费项目(3132017137; 3132015004)
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为进一步分析海事事故发生的潜在原因,保障船舶航行安全,在对比各海事局事故数据质量的基础上,以浙江海域海事事故数据库作为研究对象,通过对海上船舶风险及其影响因子进行识别,以事故类型为聚类中心,并与关联规则Apriori算法进行融合,以较高的挖掘精度实现对海事事故数据的致因分析。挖掘试验结果表明:基于k-medoids和Apriori组合的挖掘算法在提升度和挖掘精度上均优于传统的Apriori算法。通过对逐条关联规则进行解释,分析出浙江海域海事事故的特征及致因,提出预防海事事故的建议和对策,保障浙江海域船舶的航行安全。
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