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水上交通事故致因问题研究

创新点摘要第5-6页
摘要第6-8页
ABSTRACT第8-9页
第1章 绪论第13-30页
    1.1 研究背景第13-14页
    1.2 研究意义第14-15页
    1.3 关键概念界定第15-17页
        1.3.1 水上交通事故第15-16页
        1.3.2 重特大水上交通事故第16-17页
    1.4 文献综述第17-27页
        1.4.1 事故影响因素研究第18-24页
        1.4.2 事故安全监管研究第24-27页
    1.5 研究内容和框架第27-30页
        1.5.1 研究内容第27页
        1.5.2 研究框架第27-30页
第2章 相关基础理论第30-38页
    2.1 事故致因理论第30-33页
        2.1.1 事故致因理论概述第30-32页
        2.1.2 水上交通事故致因机理分析第32-33页
    2.2 数据挖掘中的分类算法第33-34页
    2.3 非合作博弈理论第34-37页
    2.4 本章小结第37-38页
第3章 基于遗传算法和极限学习机的水上交通事故严重程度影响因素识别第38-66页
    3.1 水上交通事故影响因素分析第38-45页
        3.1.1 人的因素第38-39页
        3.1.2 船舶因素第39-41页
        3.1.3 环境因素第41-42页
        3.1.4 管理因素第42-43页
        3.1.5 事故自身属性第43-45页
    3.2 水上交通事故影响因素集构建及量化处理第45-52页
        3.2.1 数据来源及选取第45-46页
        3.2.2 事故影响因素集构建第46-49页
        3.2.3 事故影响因素集量化说明第49-52页
    3.3 水上交通事故严重程度影响因素识别模型构建第52-61页
        3.3.1 方法选择第52-53页
        3.3.2 极限学习机算法介绍第53-59页
        3.3.3 GA-ELM事故严重程度影响因素识别模型算法流程第59-61页
    3.4 实证研究第61-64页
        3.4.1 模型样本及参数设置第61-63页
        3.4.2 识别结果及分析第63-64页
    3.5 本章小结第64-66页
第4章 基于C5.0决策树的重特大水上交通事故影响因素组合模式分析第66-97页
    4.1 重特大水上交通事故致因类型的统计分析第66-67页
    4.2 方法选择与介绍第67-72页
        4.2.1 方法选择第67页
        4.2.2 C5.0决策树算法介绍第67-72页
    4.3 水上交通事故影响因素组合模式决策树构建与分析第72-85页
        4.3.1 数据处理第72-74页
        4.3.2 初步水上交通事故影响因素组合决策树构建及分析第74-77页
        4.3.3 水上交通事故影响因素组合决策树参数调整第77-82页
        4.3.4 参数调整后的水上交通事故影响因素组合决策树构建第82-85页
    4.4 重特大水上交通事故影响因素组合模式提取第85-96页
        4.4.1 重特大事故影响因素组合模式提取第85-89页
        4.4.2 重特大事故影响因素组合模式分析第89-96页
    4.5 本章小结第96-97页
第5章 水上交通事故关键致因的博弈分析及对策第97-113页
    5.1 博弈主体及其关系分析第97-98页
    5.2 政府部门与航运企业间的博弈分析第98-106页
        5.2.1 模型基本假设第99-100页
        5.2.2 模型求解第100-104页
        5.2.3 对博弈模型均衡解的分析第104-106页
    5.3 航运企业与船员间的博弈分析第106-111页
        5.3.1 模型基本假设第106-107页
        5.3.2 模型求解第107-109页
        5.3.3 对博弈模型均衡解的分析第109-111页
    5.4 模型结果分析及对策建议第111-112页
    5.5 本章小结第112-113页
第6章 结论与展望第113-116页
    6.1 研究结论第113-114页
    6.2 研究展望第114-116页
参考文献第116-127页
攻读学位期间公开发表论文第127-129页
致谢第129-130页
作者简介第130页

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