一种基于树的集成方法用于船舶事故风险等级评估

《TRANSPORTATION RESEARCH PART C-EMERGING TECHNOLOGIES》：A tree-based ensemble approach for vessel incident risk grading

　　

陈天毅|蔡玉彤|梁茂涵|王华|孟强

摘要

我们提出了一种全面的船舶事故风险分级方法，该方法采用改进的随机森林（RF）模型来同时预测船舶在一年内发生潜在事故的概率和严重程度。该RF模型根据船舶特征和历史数据来预测事故的严重程度。随后通过RF树之间的软投票机制定量确定事故风险，从而得出每个严重程度的概率。鉴于树的数量是影响风险估计性能的关键超参数，我们采用了一种新颖且高效的优化方法来调整这一参数。接着，利用基于径向基函数（RBF）的替代模型将事故风险划分为不同的等级，该模型旨在最大化这些类别之间事故概率的区分度。所建立的风险等级边界在风险图上以“等风险”轮廓的形式直观展示，该图将事故概率与严重程度相对应。通过使用真实世界数据的案例研究，验证了所提出方法在超参数优化方面的准确性和效率，并证明了生成的事故风险等级的合理性和可解释性。该方法对于促进海上船舶风险管理的可靠和实用决策至关重要。