船舶维修风险量化评估的层次分析法应用

田玉杰

摘 要：本文考虑到影响船舶维修风险的多因素，采用层次分析法展开对船舶维修风险量化评估，在对层次分析法概述基础上，层次分析法船舶维修风险量化评估建模，结合仿真分析划分船舶维修风险定级，分析量化评估样本获得仿真结果，得出了船舶维修风险评估运用层次分析法可以在95%以上，较船舶维修风险评估在实际应用的要求更高。

关键词：船舶维修;风险量化评估;层次分析法

中图分类号：U672.7+1           文献标识码：A            文章编号：1006—7973（2021）03-0098-03

船舶运行中的保养维修作用重大，在船舶维修保养过程中，风险评估作为关键环境，需要怎样准确、科学地评估船舶维修风险，在现有研究中有学者展开对多种有效船舶维修风险评估方法研究，分类为定量、定性两种风险评估法[1]。在定性分析中以专家系统应用为主，结合收集的历史资料建立船舶维修历史资料专家库，评估未来的船舶维修风险，这种分析方法无法保证评估结果的稳定性[2]。定量评估分析中采用神经网络的船舶维修风险评估，能够模拟人体大脑伸进系统，建立船舶维修风险评估模型，运用这种方法的维修风险评估效果最终较专家系统明显更优，但是对于现有研究中存在如何确定船舶维修风险量化评估等问题[3]，本文将引用层次分析法展开对船舶维修风险量化评估研究。

1层次分析法

层次分析法作为可以量化处理评估系统具体评估指标的一种方法，能够对各指标存在内在关联充分考虑，有较好评估安全稳定性，对各评估指标权重完成计算。图1为层次分析法的计算结构[4]。

基于各风险因素fuzzy对比判断矩阵所得风险指标单排序基础上展开进一步计算，为了对比获得的相同层次全部评估指标元素，相较船舶维修最高层的风险因素重要性，需要基于单排序基础上完成全部船舶维修风险的因素排序。就是说对同层次元素，各自相较船舶维修风险评估目标层的相对重要性权重排序，该过程作为最高至最低逐层完成。假若A层次内共计含有因素共m个（），那么总层次的单排序权重各自为（），B作为A层的下一个层次，共计包含n个因素表示为（），相较A层次的单排序权重（），这时B层的各风险元素相较层单排序，各自权重为，如果两元素之间并无明显联系，可得。这种情况下在风险B层次为总权重向量，可得公式。对以上过程逐一重复直至最低层，所获全部风险因素相较船舶维修风险目标层的相应权重排序，这样也就实现了全部风险因素重要性排序[5]。

2基于层次分析法船舶维修风险量化评估

2.1确定风险评估指标权重

本文对船舶维修风险量化评估采用层次分析法，步骤如下：

（1）首先对评估目标函数确定;

（2）建立评估指标集合;

（3）建立评估判断矩阵

（4）确定评估指标权重，完成钜元素总和计算处理如下：

（5）计算基于的最大特征值，可得公式如下：

（6）进行评估指标CI一致性检验可得[6]

2.2建立船舶维修风险量化评估模型

BP神经网络作为广泛应用性能优异的前馈神经网络，本部分建立本文研究的船舶维修风险量化评估模型，步骤包括如下：

（1）建立BP神经网络初始模型结构，例如各层节点数。

（2）神经网络将各评估指标作为输入向量，处理BP神经网络输入层数据如下[7]：

（3）对输入层作激活处理公式如下：

（4）对评估结果所获实际值和期望值之间存在误差进行计算，公式如下：

（5）计算神经网络隐含层、输出层的两节点连接权和阈值公式如下：

（6）最終可得输出评估结果公式：

（7）假若根据如上步骤最终评估船舶维修风险量化结果并未满足实际应用所需，直至满足实际应用所需。

3仿真分析

3.1划分船舶维修风险定级

为了运用层次分析法评估船舶维修风险，作为划分的风险等级，选择专家系统，建立RBF神经网络船舶维修风险评估模型（见表1）。首先建立不同层次原始风险判断矩阵，经过调查咨询项目有关专家人员，构建层次分析法判断矩阵，之后根据以上步骤完成各层相对权重发现向量计算，之后根据原始风险判断矩阵，以及计算所获的各层相对权重向量的最终结果，以及最低层较其他指标层的权重排序向量，计算所获目标层、准则层结果如下：

3.2船舶维修风险评估样本

作为对船舶维修风险量化中等级相关样本数据收集后，在评估船舶维修风险中，训练和测试样本比例为3：1（见表2）。

3.3仿真结果

通过运用全部方法学习船舶维修风险量化评估样本，构建船舶维修风险量化评估模型，评估测试样本可得评估风险精度（见表3）。根据表3能够发现船舶维修风险评估层次分析法相较另外两种，获得更高的船舶维修风险评估精准度，低、中等、较高与高风险等级均超过了95%精准度，证实了本文提出层次分析法应用，能够满足船舶维修风险评估的工作所需，也证实了本研究最终结果的优越可行性。

4结语

本文为了对船舶维修风险进行分析，提出层次分析法，选择专家系统，建立RBF神经网络船舶维修风险评估模型。经过本研究发现，层次分析法船舶维修风险量化评估建模，结合仿真分析划分船舶维修风险定级，本文提出方法的评估精度在95%以上，较船舶维修风险评估在实际应用的要求更高，能够对船舶维修风险问题在未来的变化趋势达到综合分析，很大程度提升了船舶维修风险的量化评估整体精度，所以应用前景尤为广泛。

参考文献：

[1]张桓荣，高博.超燃冲压发动机技术风险量化评估方法[J]. 航空计算技术，2018，48（03）：86-89+94.

[2]李文明，崔猛.基于层次分析法的船舶管理公司安全管理水平评价研究[J].北部湾大学学报，2019，034（010）：1-7.

[3]徐伟，黄学鹏.层次化动态网络入侵风险量化评估仿真研究[J].计算机仿真，2018，035（004）：408-411，466.

[4]李玮，黄秀彬，信博翔，等.基于层次分析的客服中心实时数据流自动监测方法[J].自动化与仪器仪表，2020（1）：193-196.

[5]肖裕红，刘春凤，史慕丽.护理风险量化评估法及改进在护理安全管理中的应用[J].护理实践与研究，2018，015（006）：127-129.

[6]唐东帆，韩懿.基于层次分析-模糊综合评价的海员能力评估模型[J].上海船舶运输科学研究所学报，2020， v.43;No.99（01）：68-73.

[7]董海亮，王宏波，董亚力.层次分析法和极限学习机的船舶通航风险评估模型[J].舰船科学技术，2018，40（22）：46-48.