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基于随机森林的船舶碰撞风险预警研究

摘要第4-5页
abstract第5-6页
第1章 绪论第10-20页
    1.1 课题来源第10页
    1.2 研究背景与意义第10-12页
    1.3 研究现状第12-17页
        1.3.1 船舶碰撞危险度研究现状第12-15页
        1.3.2 船舶风险预警研究现状第15-16页
        1.3.3 随机森林预警模型研究现状第16-17页
    1.4 论文研究内容及结构第17-20页
        1.4.1 论文主要内容研究第17-18页
        1.4.2 论文结构安排第18-20页
第2章 船舶碰撞风险预警与决策研究第20-30页
    2.1 船舶碰撞危险度研究第20-24页
        2.1.1 碰撞危险度的概念第20页
        2.1.2 碰撞危险度分类第20-21页
        2.1.3 影响船舶碰撞危险度的因素第21-22页
        2.1.4 碰撞危险度计算模型第22-24页
    2.2 船舶避碰研究第24-27页
        2.2.1 船舶避碰过程第24页
        2.2.2 会遇态势及避碰责任划分第24-25页
        2.2.3 安全会遇距离第25-27页
    2.3 船舶避碰模型第27-29页
        2.3.1 船舶避碰参数计算第27-28页
        2.3.2 船舶转向避碰数学模型第28-29页
    2.4 本章小结第29-30页
第3章 基于CART的碰撞危险度预测第30-43页
    3.1 CART算法第30-32页
        3.1.1 决策树基本理论第30-31页
        3.1.2 CART算法原理第31-32页
    3.2 模糊综合评价法确定碰撞危险度第32-35页
        3.2.1 建立评价指标集第32页
        3.2.2 建立目标船评语集第32页
        3.2.3 建立评价指标权重第32-33页
        3.2.4 隶属函数的确定第33-35页
        3.2.5 目标船危险度综合评价第35页
        3.2.6 模拟计算第35页
    3.3 碰撞危险度预测模型第35-38页
        3.3.1 数据采集及处理第36-37页
        3.3.2 危险度指标选取第37-38页
        3.3.3 建模过程第38页
    3.4 实验仿真及分析第38-42页
    3.5 本章小结第42-43页
第4章 基于随机森林的船舶碰撞风险预警第43-59页
    4.1 随机森林算法研究第43-46页
        4.1.1 Bagging算法第43-44页
        4.1.2 随机森林分类器算法第44-46页
    4.2 特征选择算法第46-49页
        4.2.1 MIV-BP特征选择算法第47-48页
        4.2.2 RFFS特征选择算法第48-49页
    4.3 船舶碰撞风险预警模型第49-53页
        4.3.1 预警等级的划分第49-50页
        4.3.2 初始预警指标的构建第50-52页
        4.3.3 预警指标的筛选第52页
        4.3.4 预警模型的构建第52-53页
    4.4 实验仿真及分析第53-58页
        4.4.1 实验数据集构造第53-54页
        4.4.2 RFFS预警指标筛选第54-56页
        4.4.3 测试结果及分析第56-58页
    4.5 本章小结第58-59页
第5章 船舶碰撞风险预警和避碰决策仿真第59-71页
    5.1 避碰行动时机和幅度的确定第59-61页
        5.1.1 避碰行动时机的描述第59页
        5.1.2 避碰行动幅度的描述第59-60页
        5.1.3 本文的避碰行动时机和幅度模型第60-61页
    5.2 碰撞风险预警和避碰决策系统的设计与仿真第61-70页
        5.2.1 碰撞风险预警和避碰决策系统设计流程第61-62页
        5.2.2 碰撞风险预警和避碰决策仿真系统架构实现第62-64页
        5.2.3 碰撞风险预警和避碰决策系统仿真第64-70页
    5.3 本章小结第70-71页
第6章 总结与展望第71-73页
    6.1 论文总结第71-72页
    6.2 工作展望第72-73页
致谢第73-74页
参考文献第74-77页
攻读硕士学位期间的研究成果第77页

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