文档介绍：2010年第2期青岛远洋船员学院学报
文章编号:1671- 7996( 2010}02- 0071— 04
BP神经网络在船舶溢油损害评估中
的应用
周国华
( 江苏海事职业技术学院,江苏南京211170)
提要:建立基于船舶溢油污染损害评估的BP神经网络,借助MATI AB语言对该网络进
行训练和仿真,并对仿真结果进行误差分析,证明使用BP神经网络对船舶溢油污染损害评估
的可行性和实用性。
关键词:溢油BP神经网络评估
中图分类号:U672。TP242 文献标识码:A
随着石油运输总量的不断增长,船舶溢油污环境损害,即采用直接统计评估法,将各种损害项
染已经成为海洋环境污染的一个重要来源。当溢目进行估算,并相加汇总。
油事故发生后,有两个基本问题要解决:一是受害直接统计评估法虽直观全面,但还受到许多
者如何获得赔偿,这由索赔机制来解决;二是创建条件的制约,如评估项目比较繁杂,要求面面俱
切实可行、科学规范的损害评估模型,确定受害程到,需要的数据种类繁多又要完整准确,实际上很
度和损失大小。难满足,此外由于双方对所列数据、证据以及定性
1我国溢油损害赔偿现状及评估方法化分析的可靠性和准确性存在质凝,造成肇事方
,而产生长
由于我国航运污染事故损害赔偿责任机制尚期纠纷。
不健全,缺少规范化、科学化的污染损失评估技对于油污损害赔偿评估而言,受多种因素影
术,无法对污染事故造成的各方面经济及生态损响,某一因素的变动就会使损害赔偿情况发生变
失做周密系统的计算,致使索赔方由于损害评估动,这说明油污损害赔偿评估结果与这些影响因
根据不充分而得不到有效的赔偿,大大影响了清素之间存在着不确定、非线性的关系,其关联性很
污的效果,造成了重大的隐患。由于赔偿不充分难用一个准确的数学解析式来描述,而神经网络
导致清污费用支付困难,溢油往往不能及时被清模型能较精确地描述它们之间的映射关系,而不
除,使许多潜在的损失不可挽回⋯。需要确定函数形式。
2船舶溢油损害评估的BP神经网络模型
按照《1992年国际油污损害民事责任公约》 BP神经网络结构的设计
( CLC92) 规定,将各种应予赔偿的损害项目,根据根据历史船舶油污案例库统计资料,如表l
其性质和特点分为三大类:清污费用、经济损失和所示,建立BP神经网络模型: ,
收稿日期:2010— 05— 17
作者简介:周国华( 1971 一) .男。讲师。硕士。
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2010年第2期青岛远洋船员学院学报
表l 船舶溢油污染损害赔偿案例统计数据( 海事部门提供)
事故编号赔偿额( 万元) 溢油种类( 密度值) 溢油量( 吨) 溢油面积( K/V/2) 受污岸线长度(米) 受污岸线类型
l 192 燃油() 100 2. 5 280 Ⅳ( )
2 280 重油() 130 210 v1( )
3 340 原油() 180 460 IV( )
4 420 燃油() 309 6. 1 720 n(