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海洋工程面临众多自然灾害的威胁,随着海洋石油开发向深海进军,其作业环境将更为恶劣。对此,本文在整合现有风险理论基础上,结合海洋施工实际,提出一种对海洋施工自然风险进行定量评估的模型。针对目标系统各风险事件与影响因素之间存在高度非线性复杂映射的特点,本研究提出了利用BP神经网络拟合方法,对主要风险事件发生概率进行量化的模型。针对传统的梯度下降优化算法收敛速度慢的特点,本研究采用可避免计算Hesse矩阵的Levenberg-Marquardt算法来训练神经网络。这一模型可以模拟专家评价,并准确地按照专家的评定法则进行估算,具有一定的通用性,对于海洋作业实际过程中自然风险的定量评估具有很强的指导意义。