| 创新点摘要 | 第5-6页 |
| 摘要 | 第6-7页 |
| ABSTRACT | 第7-8页 |
| 第1章 绪论 | 第12-31页 |
| 1.1 研究背景和意义 | 第12-16页 |
| 1.1.1 选题背景 | 第12-15页 |
| 1.1.2 研究意义 | 第15-16页 |
| 1.2 研究现状 | 第16-27页 |
| 1.2.1 研究现状 | 第16-24页 |
| 1.2.2 研究中发现的问题 | 第24-27页 |
| 1.3 研究内容与思路 | 第27-31页 |
| 1.3.1 研究目标 | 第27-28页 |
| 1.3.2 研究思路 | 第28页 |
| 1.3.3 研究内容 | 第28-31页 |
| 第2章 海上人命损失规律 | 第31-45页 |
| 2.1 引言 | 第31-32页 |
| 2.2 海上人命损失时间规律 | 第32-39页 |
| 2.2.1 数据准备 | 第32-35页 |
| 2.2.2 规律分析 | 第35-39页 |
| 2.3 海上人命损失形态规律 | 第39-43页 |
| 2.3.1 数据准备 | 第39-40页 |
| 2.3.2 规律分析 | 第40-43页 |
| 2.4 海上人命损失致死率规律 | 第43-44页 |
| 2.5 本章小结 | 第44-45页 |
| 第3章 基于Apriori算法的海上人命损失关联规则挖掘 | 第45-64页 |
| 3.1 引言 | 第45-46页 |
| 3.2 数据挖掘理论与Apriori算法 | 第46-52页 |
| 3.2.1 数据挖掘 | 第46-48页 |
| 3.2.2 Apriori算法 | 第48-52页 |
| 3.3 基于Apriori算法的多维关联规则挖掘 | 第52-60页 |
| 3.3.1 多维关联规则挖掘研究现状 | 第52-53页 |
| 3.3.2 基于Apriori算法的多维关联规则挖掘 | 第53-60页 |
| 3.4 对策与建议 | 第60-62页 |
| 3.4.1 预防海上人命损失的对策 | 第60-61页 |
| 3.4.2 海上交通安全研究范畴的拓展 | 第61-62页 |
| 3.4.3 海上交通安全研究层次的拓展 | 第62页 |
| 3.5 本章小结 | 第62-64页 |
| 第4章 基于ARIMA-SVM的海上人命损失预测 | 第64-86页 |
| 4.1 引言 | 第64-65页 |
| 4.2 基于ARIMA的海上人命损失预测 | 第65-74页 |
| 4.2.1 ARIMA预测原理 | 第65-67页 |
| 4.2.2 ARIMA研究进展 | 第67-68页 |
| 4.2.3 实验与分析 | 第68-74页 |
| 4.3 基于SVM的海上人命损失预测 | 第74-80页 |
| 4.3.1 SVM预测原理 | 第74-77页 |
| 4.3.2 SVM研究进展 | 第77页 |
| 4.3.3 实验与分析 | 第77-80页 |
| 4.4 基于ARIMA-SVM的海上人命损失组合预测 | 第80-85页 |
| 4.4.1 ARIMA-SVM预测原理 | 第80-81页 |
| 4.4.2 ARIMA-SVM研究进展 | 第81-82页 |
| 4.4.3 实验与分析 | 第82-85页 |
| 4.5 本章小结 | 第85-86页 |
| 第5章 基于Pareto最优的海上个人风险可接受标准 | 第86-109页 |
| 5.1 引言 | 第86页 |
| 5.2 风险可接受标准 | 第86-91页 |
| 5.2.1 安全控制论 | 第86-89页 |
| 5.2.2 FSA方法 | 第89-90页 |
| 5.2.3 风险可接受标准 | 第90-91页 |
| 5.3 海上个人风险度量 | 第91-96页 |
| 5.3.1 海上个人风险 | 第91页 |
| 5.3.2 海上个人安全熵 | 第91-95页 |
| 5.3.3 海上个人风险组合度量 | 第95-96页 |
| 5.4 基于Pareto最优的MIRAC阈值确定 | 第96-108页 |
| 5.4.1 MIRAC阈值确定原则 | 第96-98页 |
| 5.4.2 基于Pareto最优阈值确定 | 第98-105页 |
| 5.4.3 实验分析与比较 | 第105-108页 |
| 5.5 本章小结 | 第108-109页 |
| 第6章 结论与展望 | 第109-111页 |
| 6.1 结论 | 第109-110页 |
| 6.2 展望 | 第110-111页 |
| 参考文献 | 第111-126页 |
| 攻读学位期间公开发表论文 | 第126-127页 |
| 致谢 | 第127-129页 |
| 作者简介 | 第129页 |
