一种结合CatBoost和FAHP的混合风险评估方法，通过网格搜索优化集装箱船事故的风险矩阵

《Expert Systems with Applications》：A hybrid risk assessment method combining CatBoost and FAHP-Grid search optimized risk matrix for container ship accident

本研究提出一种结合CatBoost算法、模糊层次分析法（FAHP）和网格搜索优化的集装箱船舶风险评估混合方法。基于1995-2022年GISIS系统历史事故数据，通过预测事故严重性、构建FAHP-网格搜索优化风险矩阵，并利用GIS进行风险可视化。结果表明该方法在预测精度、风险区分能力和评估准确性方面优于单一机器学习或传统风险矩阵方法。

　　随着全球化的不断深入，集装箱运输作为海上运输的主要方式之一，其重要性日益凸显。由于集装箱船舶在运营过程中面临诸多复杂的风险因素，因此对其风险进行准确且实用的评估显得尤为重要。传统的风险矩阵方法虽然在风险评估中被广泛应用，但其往往对复杂的风险因素之间的相互作用进行过度简化，难以全面反映实际风险情况。同时，单纯依赖数据驱动的模型在实际操作中也存在一定的局限性，缺乏对风险特征的深入理解和直观表达。为了解决这些问题，本文提出了一种混合方法，将基于CatBoost的预测方法、通过模糊层次分析法（FAHP）和网格搜索优化的风险矩阵相结合，并借助地理信息系统（GIS）进行风险地图绘制。该方法旨在实现对集装箱船舶风险的综合评估，兼顾预测准确性与实际应用的便捷性。

集装箱船舶的风险评估涉及多个层面，包括环境因素、船舶自身特性、事故类型以及人为因素。这些因素相互交织，形成了一种复杂的风险网络，使得传统的单一评估方法难以有效应对。因此，构建一个能够全面考虑各种风险因素的混合评估模型成为必要。本文提出的混合方法不仅能够处理大规模数据集，还能通过机器学习算法捕捉非线性关系，提高预测的精确度。同时，通过引入模糊层次分析法和网格搜索技术，优化了风险矩阵的设计，使其更符合实际需求。该方法在风险评估过程中，首先利用CatBoost算法对事故的严重程度进行预测，然后结合优化后的风险矩阵对风险等级进行划分，并通过GIS技术将评估结果可视化，从而为决策者提供直观的风险地图。

在风险评估过程中，准确的数据是实现有效分析的基础。本文所使用的数据来源于多个渠道，包括事故数据、船舶数据和环境数据。这些数据涵盖了从1995年到2022年间发生的海上事故，包括船舶碰撞、海盗袭击等不同类型。通过整合这些数据，本文构建了一个全面的风险评估数据库，为后续分析提供了坚实的数据支撑。其中，事故数据来自国际海事组织（IMO）的全球综合航运信息系统（GISIS），该系统记录了大量关于事故的时间、地点、船舶识别号以及船舶类型等信息。这些数据不仅有助于识别风险模式，还能为风险预测提供依据。

在风险矩阵的设计方面，本文采用了模糊层次分析法（FAHP）进行权重分配，同时通过网格搜索技术对风险指标进行优化。FAHP是一种结合模糊理论与层次分析法的评估方法，能够有效处理不确定性和模糊性较强的风险因素。通过引入FAHP，本文能够在不同风险因素之间建立合理的权重关系，从而提高风险评估的科学性和实用性。网格搜索则用于寻找最优的风险矩阵参数组合，确保风险评估模型在不同条件下都能保持较高的准确性。此外，为了增强风险评估的可视化效果，本文还结合了GIS技术，将评估结果以地图形式呈现，使风险分布更加直观。

在风险评估模型的构建过程中，本文重点考虑了事故的严重程度与发生概率之间的关系。CatBoost算法因其在处理大规模数据和非线性关系方面的优势，被选为预测事故严重程度的主要工具。相比其他机器学习算法，如XGBoost、LightGBM和随机森林，CatBoost在预测指标上表现出更优的性能。这主要得益于其在处理缺失数据和特征交互方面的独特机制，使得模型在面对复杂数据时能够保持较高的预测精度。此外，本文通过引入模糊理论和专家知识，进一步提升了模型的解释力和实用性，使其不仅能够预测事故的发生概率，还能对事故的严重程度进行合理评估。

在风险评估模型的应用过程中，本文对集装箱船舶的全球海上事故风险进行了系统分析，并通过敏感性分析验证了模型的稳定性。敏感性分析结果显示，模型在不同语言距离参数下仍能保持较高的鲁棒性，表明其在实际应用中具有较强的适应能力。同时，专家权重对评估结果的影响相对较小，说明模型在设计过程中已经充分考虑了专家意见的合理分配。这种平衡使得模型在保持高预测精度的同时，也具备良好的可操作性，能够在实际风险管理中发挥作用。

为了进一步验证本文提出方法的有效性，本文进行了多项比较分析，包括预测性能、风险区分能力和风险评估准确性等方面。结果表明，与传统的风险矩阵方法相比，本文的混合方法在风险区分能力和评估准确性上均有显著提升。特别是在历史事故数据的验证过程中，本文的方法在预测准确性上优于其他组合方法，如将XGBoost、LightGBM或随机森林算法与优化后的风险矩阵相结合的方法。这说明，本文提出的混合方法不仅能够提高风险评估的科学性，还能增强其在实际应用中的可行性。

此外，本文还对风险因素的重要性进行了分析，揭示了不同风险因素在事故发生中的贡献程度。通过这一分析，可以更好地理解哪些因素对集装箱船舶的风险影响最大，从而为风险管理提供有针对性的建议。例如，环境因素如风浪、洋流等在事故风险中占据重要地位，而船舶自身特性如船体结构、载重能力等同样不可忽视。通过对这些因素的深入研究，本文为集装箱船舶的风险管理提供了新的思路和方法。

本文的研究成果不仅对集装箱船舶的风险评估具有重要价值，也为海上运输行业的风险管理提供了参考。随着海上运输规模的不断扩大，风险因素的复杂性也在增加，传统的风险评估方法已经难以满足实际需求。因此，构建一种能够综合考虑多种风险因素、具备较强预测能力和实用性的评估模型，对于提高海上运输的安全性、降低事故损失、保障全球供应链的稳定运行具有重要意义。本文提出的混合方法，通过将CatBoost算法与风险矩阵相结合，实现了对集装箱船舶风险的全面评估，为未来的研究和实践提供了新的方向。

在实际应用中，本文的方法可以为航运公司、港口管理部门以及国际海事组织提供科学依据。通过风险地图的可视化，相关机构能够更直观地了解不同海域的风险等级，从而制定相应的风险应对措施。例如，在高风险海域，可以加强对船舶的监控和巡逻，提高安全防护水平；在低风险海域，则可以适当降低安全投入，优化资源配置。同时，该方法还可以用于船舶运营的优化，帮助航运公司合理安排航线、选择合适的时间进行运输，从而最大限度地降低事故发生的可能性。

本文的研究还揭示了当前风险评估方法存在的不足，以及未来研究的发展方向。尽管机器学习在风险预测方面展现出强大的能力，但其在实际应用中仍面临一些挑战，如模型的可解释性、数据的获取难度以及计算资源的限制。因此，未来的研究可以进一步探索如何提高模型的可解释性，使其更符合实际管理需求；同时，也可以加强对数据来源的拓展和优化，提高数据的质量和完整性。此外，结合更多的专家知识和实际案例，使模型更加贴近现实情况，也是未来研究的重要方向。

总之，本文通过提出一种混合方法，将CatBoost算法与风险矩阵相结合，成功解决了传统风险评估方法在处理复杂风险因素和大规模数据时的不足。该方法不仅提高了风险评估的准确性和实用性，还为海上运输行业的风险管理提供了新的工具和思路。随着技术的不断进步和数据的持续积累，这种方法有望在未来得到更广泛的应用，为提升全球海上运输的安全性做出更大贡献。