| 【中文题名】 | 渤海湾客滚运输风险评估研究 |
| 【英文题名】 | Study on the Assessment of the Risk of the Ro/ro Passenger Vessels in Bohai Bay |
| 【学科专业】 | 交通运输规划与管理 |
| 【论文级别】 | 硕士论文 |
| 【投稿时间】 | 2007-6-4 |
| 【中关键词】 | 航运企业,风险评估,故障树分析,对向传播网络,, |
| 【英关键词】 | Shipping Company,Risk Assessment,Fault Tree Analysis,Counter Propagation Network, |
| 【分类导航】 | 经济>交通运输经济>水路运输经济>水路运输经济理论>水路运输组织与管理> |
| 【论文摘要】 | 目前，学术界对于风险评估理论的研究正在不断的发展中，研究人员提出了很多新的评估方法并将其应用于实践。航运企业的运输过程比较复杂，涉及可变因素较多，较容易产生风险。采用恰当的方法进行航运企业运输风险评估不仅有利于航运企业稳定的经营，在保护船上人身财产安全和减少海洋环境污染方面也有重大意义。
本文回顾了风险定义、风险管理流程以及风险评估模型的研究动态，着重对各类风险评估模型的优缺点进行了分析，通过研究得出，风险评估模型研究的发展趋势是图论模型、人工智能模型以及各种评估模型之间的耦合研究。
在简要介绍航运企业经营管理风险之后，本文设计出了对这些风险进行总体分析的方法，并对航运企业运输风险进行了系统的分析。将故障树分析法(FTA)应用到航运企业运输风险分析中，并运用渤海湾客滚运输进行了实证分析。利用Semanderes算法求出故障树的最小割集，据此分析出系统的薄弱环节；基于容斥定理设计了顶事件概率的求解算法；计算出了各底事件的概率重要度和关键重要度。经过综合分析得出：船载车辆方面和人为因素方面的原因对客滚船海上航行安全性影响最大；气象海况恶劣是船舶出现航行风险的主要客观因素。
... |
| 【论文题纲】 |
|
摘要 |
5-6 |
|
Abstract |
6-10 |
|
第1章 绪论 |
10-13 |
|
1.1 研究的背景和意义 |
10-11 |
|
1.2 研究的内容 |
11-12 |
|
1.3 本文的创新点 |
12-13 |
|
第2章 风险评估文献综述 |
13-28 |
|
2.1 风险概念的研究动态 |
13-15 |
|
2.2 企业风险管理的流程研究动态 |
15-16 |
|
2.3 风险评估方法研究动态 |
16-28 |
|
2.3.1 定性分析方法 |
17-18 |
|
2.3.2 统计分析方法 |
18-20 |
|
2.3.3 概率风险评估方法 |
20-21 |
|
2.3.4 运筹学方法 |
21-22 |
|
2.3.5 基于图论的风险评估方法 |
22-24 |
|
2.3.6 模拟方法 |
24-25 |
|
2.3.7 人工智能方法 |
25-26 |
|
2.3.8 小结 |
26-28 |
|
第3章 航运企业风险概述 |
28-38 |
|
3.1 航运企业风险分类概述 |
28-35 |
|
3.1.1 船舶运输风险 |
28-30 |
|
3.1.2 财务管理风险 |
30-32 |
|
3.1.3 市场营销风险 |
32-33 |
|
3.1.4 人力资源风险 |
33-35 |
|
3.2 航运企业风险总体分析方法 |
35-36 |
|
3.3 小结 |
36-38 |
|
第4章 渤海湾客滚运输风险分析 |
38-57 |
|
4.1 风险的初步识别 |
38-40 |
|
4.1.1 表现形式 |
38-39 |
|
4.1.2 影响因素 |
39-40 |
|
4.2 故障树分析法 |
40-44 |
|
4.2.1 基本概念 |
40 |
|
4.2.2 故障树的建立 |
40-41 |
|
4.2.3 故障树的定性分析 |
41-42 |
|
4.2.4 故障树的定量分析 |
42-44 |
|
4.3 实证分析 |
44-57 |
|
4.3.1 渤海湾客滚运输事故统计分析 |
44-46 |
|
4.3.2 渤海湾客滚船海上航行风险分析模型的建立 |
46-49 |
|
4.3.3 基于最小割集的渤海湾客滚船海上航行风险定性分析 |
49-51 |
|
4.3.4 渤海湾客滚船海上航行风险发生概率的计算 |
51-54 |
|
4.3.5 影响因素的重要度分析 |
54-56 |
|
4.3.6 小结 |
56-57 |
|
第5章 渤海湾客滚运输风险评估 |
57-76 |
|
5.1 航运企业运输风险评估指标分析 |
57-61 |
|
5.1.1 船舶因素 |
57-58 |
|
5.1.2 环境因素 |
58-59 |
|
5.1.3 货物因素 |
59-60 |
|
5.1.4 人为因素 |
60-61 |
|
5.1.5 小结 |
61 |
|
5.2 风险等级的划分 |
61-64 |
|
5.2.1 海事的分级 |
61-62 |
|
5.2.2 风险等级的划分 |
62-64 |
|
5.3 基于对向传播网络(CPN)的风险评估模型 |
64-68 |
|
5.3.1 对向传播网络(CPN)模型 |
64-65 |
|
5.3.2 网络学习算法 |
65-67 |
|
5.3.3 网络测试算法 |
67-68 |
|
5.3.4 样本数据的预处理 |
68 |
|
5.4 实证分析 |
68-76 |
|
5.4.1 样本设计 |
68-70 |
|
5.4.2 数据预处理 |
70-73 |
|
5.4.3 网络训练与仿真 |
73-74 |
|
5.4.4 网络测试 |
74-75 |
|
5.4.5 小结 |
75-76 |
|
第6章 结论 |
76-78 |
|
参考文献 |
78-83 |
|
附录A 故障树顶事件概率和重要度分析所用程序 |
83-86 |
|
附录B CPN网络训练与测试程序 |
86-88 |
|
攻读学位期间公开发表的论文 |
88-89 |
|
致谢 |
89-90 |
|
研究生履历 |
90 |
|
| 【DOI】 | LunWen.ID:2.2008.292552 |
