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J-GLOBAL ID：201702259365514416   整理番号：17A1555434

相互情報に基づく揚子江の下流域における衝突入射レベルの予測【Powered by NICT】

The prediction of the collision incident level in the lower reaches of the Yangtze River based on the mutual information

著者 (3件)： Fan Shen (National Engineering Research Center for Water Transport Safety, Wuhan, China) ,  Sang Lingzhi (China Transport Telecommunications and Information Center (CTTIC), Anwaiwaiguan Houshen Street, Beijing, China) ,  Mao Zhe (National Engineering Research Center for Water Transport Safety, Wuhan, China)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2017  号： ICTIS  ページ： 17-22  発行年： 2017年 
JST資料番号： W2441A  資料種別： 会議録 (C)
記事区分： 原著論文  発行国： アメリカ合衆国 (USA)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： Yangtze川の下流域では,衝突が海難事故の主要な型である。衝突入射レベルの予測は,生命と財産の損失を減らすため,事故の確率を減少させ,海上保安を確保するために重要である。Yangtze川の下流域を事例として取り上げた。2013年に起こった218船舶衝突事故を研究のために選択した。全ての衝突事故データを解析し,影響する因子を抽出することである。本研究では,二つの因子間の関連は,データにより計算した相互情報よりも,専門家の提案により見いだされる。適切な推定しきい値が与えられたが,要因間の関係を得ることができた。親ノードと接続におけるチャイルド-ノードは予測の目的に基づいて同定することができた。条件付き確率表は,関連する影響因子のデータにより計算した。Bayesネットワークは,衝突入射レベルの予測のためのモデル化することができる。検証データに基づく検証は,予測とモデル化Bayesネットワークは効果的に動作を示した。提案されたベイジアンネットワークモデルは,海上安全行政の監督と容器の運転を容易にすることができる。Copyright 2017 The Institute of Electrical and Electronics Engineers, Inc. All Rights reserved. Translated from English into Japanese by JST【Powered by NICT】

シソーラス用語： 船舶 ,  *河川 ,  モデリング
準シソーラス用語： 信念ネットワーク ,  影響因子 ,  条件付確率 ,  衝突事故 ,  海上安全 ,  海難事故 ,  *長江 , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (1件)： その他の水上輸送・サービス  (TD01030Q)

タイトルに関連する用語 (4件)： 揚子江 ,  下流域 ,  衝突 ,  予測