基于模糊灰色关联分析法的航标失常影响因素评定

1、    基于模糊灰色关联分析法的航标失常影响因素评定    王当利刘振坤王雪佳吕雪摘  要：针对航标失常原因的复杂性、模糊性、不确定性，采用模糊理论与灰色关联理论相结合的方法建立模糊灰色关联分析模型，以南海海区某水域近10年的航标失常统计数据为例，对航标失常影响因素进行模糊灰色关联分析，从定量的角度得出各影响因素对航标失常的影响程度及各影响因素之间的关联关系。结果表明：各因素对该水域航标失常的影响程度不一，船舶碰撞对其影响最大，其次是恶劣气象，影响最小的是人为破坏。研究结果可为航标建设、维护、管理工作提供思考。关键词：航标失常;影响因素;模糊灰

2、色关联分析;模型应用：u644.8         文献标志码：a         ：2095-2945（2019）34-0008-04abstract： in view of the complexity， fuzziness and uncertainty of the causes of abnormal navigation marks， a fuzzy grey relational analysis model is established by combining fuzzy th

3、eory with grey relational theory. the statistical data of abnormal navigation marks in a certain area of the south china sea in recent 10 years are taken as an example. this paper makes a fuzzy grey correlation analysis on the influencing factors of navigation mark abnormality， and obtains the influ

4、ence degree of each influencing factor on navigation mark disorder and the correlation between the influencing factors from a quantitative point of view. the results show that the influence of various factors on the abnormal navigation mark in this area is different， the ship collision has the great

5、est influence on it， the second is bad weather， and the least influence is man-made destruction. the research results can provide thinking for the construction， maintenance and management of navigation marks.keywords： navigation mark disorder; influencing factors; fuzzy grey relational analysis; mod

6、el application引言航標，即助航标志，是帮助船舶在航道安全航行的助导航设施，具有确定航道方向、标示航道界限的重要作用，包括灯塔、浮标、灯桩等目视航标、音响航标以及无线电航标1。由于各种原因，在岗航标会出现标体损坏，灯光熄灭，灯质失常，水中标志沉没、移位、漂失，音响、无线电航标故障等减弱或丧失其应有作用的失常情形，即航标失常2。这就给航道中航行的船舶带来了一定的安全隐患。因此，为了预防航标失常事件的频发，保证航标效能的正常发挥，提高航标的作用效果，有必要对航标失常机理进行全面、深入地分析。其中，首要的一点就是要明确影响航标失常的主要因素以及各影响因素之间的关联关系。目前，国内3-5对

7、航标失常影响因素的分析多见于传统的、简单的统计分析，即通过统计数据的绝对大小直观地比较影响因素的大小，不够精确;邱云明6等曾首次将灰色关联分析法用于长江下游航标失常原因的分析，建立了航标失常数与其影响因子之间的关系模型，从精细化定量的角度给出了各有关影响因子间的相互关系，具有一定的实用价值。但是，经典灰色关联度求法无法表征不同观测序列中不同因子对关联空间的直接影响程度大小，存在较大误差7。考虑到本次研究对象的复杂性、模糊性、不确定性，本文将采用模糊理论与灰色关联理论相结合的方法建立模糊灰色关联分析模型，以便为航标失常应对措施提供参考依据。1 模糊灰色关联分析模型的建立灰色关联理论用于比较研究信

8、息不完全系统的相关性，其基本思想是根据序列曲线几何形状的相似程度来判断其联系的紧密程度;模糊理论则是对界限模糊的事物进行亲疏程度分析，从而客观地对研究对象进行分类8。本文使用夹角余弦模型和基于相近性原理的邓氏灰色关联分析模型，利用位移差来反应序列间的相似程度，由关联度导出关联序，从而对各个因素的影响程度进行分析。模型建立的主要步骤如下。1.1 设定参考序列和比较序列参考序列是反映系统行为特征的数据序列，设参考序列比较序列是影响系统行为的因素组成的数据序列，设比较序列在此序列中，有m个影响因素向量，在影响因素的作用下有n种情况，第j个影响因素向量为xtj（j=1，2，m），第k种情况记为xtj（

9、k）（k=1，2，n）。1.2 原始数据无量纲化处理对数据进行无量纲化处理可以减少因不同因素不同数据量纲而产生的识别分析误差。经典的灰色关联分析法常采用初值化或均值化处理，这里进行数据区间化无纲量化转换，与模糊聚类中的极差变化等同，即：1.3 计算模糊隶属度为不受数据线性比例关系的影响，这里采用夹角余弦法建立模糊相似矩阵的数学模型，即通过计算两参数之间的夹角余弦值来判断两因素的相似程度。其表现形式为：1.4 计算灰色关联系数比较序列xt对参考序列yt在t=k时的关联系数tj（k）由下式确定10：式中：（1）min、max分别为yt与xt中对应元素的最小绝对差值和最大绝对差值，分别表现为：（7）

10、（8）（2）tj（k）为第k点yt与xt的绝对差，其表现形式为：（3）为分辨系数，本质上是最大绝对差值的权重，其取值需满足抗干扰性和关联度的整体性。方法如下：首先，计算绝对差值的均值其次，根据与max的比值确定的取值区间。记则有e2e。当max>3时，e<1.5e，表示被研究序列有异常值;当max3时，1.5e2e，表示被研究序列正常。1.5 确定欧式灰色关联度由关联系数的计算结果会得到较多结果，为便于比较，需要将各关联系数集中体现在一个值上，即灰色关联度9：为得到更精确的结果，则上式变为1.6 确定模糊灰色关联度由模糊隶属度rtj与灰色关联度rtj'可得到定义航标失常影响

11、因素的一个综合指标，即模糊灰色关联度rtj11：综上所述，模糊灰色关联分析模型的主要过程如下图所示：2 实例分析2.1 航标失常的主要影响因素航标失常的原因十分复杂，自然因素、人为因素等相互关联，具体可归纳为恶劣气象、强水文、船舶碰撞、设备质量、人为破坏等5个主要因素2。其中，恶劣气象因素主要包括高强度暴风、暴雨、雷电、连续阴雨、冰冻天气等对航标的影响，如连续阴雨天气导致太阳能电源充电不足欠压，致使灯器工作电流不足无法正常发光;强水文因素主要表现为水位变化造成浮标位置偏移或水位陡涨时漂浮物在浮标前方大量堆积使钢丝绳绷断而造成浮标遗失;船舶碰撞导致的航标失常多发生于晚上或拂晓有轻雾天气等视觉不良

12、时或某些特殊河段，如弯曲河段、水文条件恶劣河段、航道宽度突然缩窄河段、船舶过往密集河段等，有时船舶遭遇航行紧迫时，为避免相互碰撞会选择与可漂浮移位的灯浮相撞以减少自身损害;设备质量问题主要指灯器本身设计不当，或未经过有效的产品验收造成灯器进水、灯光失常等问题4;人为破坏主要包括航标设施的偷盗或破坏、嬉戏攀爬浮标、码头作业时的碰撞等对航标造成的损坏，致使航标失常。2.2 模型应用以南海海区某水域近10年的航标失常统计数据为例，对航标失常影响因素进行模糊灰色关联分析。设航标失常事件总数序列为参考序列y，航标失常的主要因素构成比较序列x，可得到以下系数矩阵：无量纲化后得到以下系数矩阵：通过分析图2中

13、各曲线几何形状的相似程度，可对航标失常因素的影响程度进行大致的比较，如影响因素“人为破坏”所在的曲线与“航标失常总数”所在的曲线变化趋势相差较大，说明“人为破坏”这一因素对航标失常事件的影响不大，此种方法较直观，但不精确。将无量纲化系数矩阵代入式（5）可得航标失常影响因素的模糊隶属度，如表2所示。将无量纲化系数矩阵代入式（7）、（8）、（9），得min=0、max=1，参考序列与比较虚列的绝对差矩阵为：将绝对差矩阵代入式（10），得所有绝对差的均值0.2024，e=/max=0.2024，则的取值区间为：0.20240.4048，因max>3，故0.20240.3036，選取1.25e对

14、系数进行修正，即=1.25e=0.253。由式（6）可得灰色关联系数矩阵：将该矩阵代入式（13）可得各因素对航标失常影响的加权灰色关联程度，将模糊隶属度与加权灰色关联度代入式（14）可得航标失常影响因素的模糊灰色关联度，如表3所示，二者的折线图如图3所示。经排序后，有r4>r1>r3>r2>r5，分别代表船舶碰撞、恶劣气象、设备质量、强水文、人为破坏。可见，在该水域近十年发生的航标失常事件中，船舶碰撞和恶劣气象是主要影响因素，而船舶碰撞大多发生于恶劣天气、大雾、海况等视觉不良时或特殊航段，这与恶劣气象及强水文都有一定的关系，与上述结果一致;另外，该水域气象水文状况较恶劣

15、，船舶碰撞航标的情况时有发生，对航标的质量也就有了更高的要求。人为破坏这一因素对航标失常的影响最小，说明该区域的民众法律意识较高，航标保护意识较强。2.3 防范对策为使航标建设、维护、管理工作更有针对性，更能防患于未然，根据上述模型应用的结果，建议采取以下措施：（1）为避免船舶撞损航标事件的发生，一是可以在被撞高发点适当调整灯浮位置、提高灯器的射程或亮度、设置直径更大的浮标或加设雷达应答器、ais应答器等;二是加强与海事部门的合作，通过海事甚高频（vhf）对进出港口的船舶进行预警和提示;三是加强宣传力度，介绍航标失常的危害，呼吁船员谨慎驾驶爱护航标。（2）密切关注天气变化并注意水情，提前做好相

16、关准备。如水位涨幅较大时，要及时调整浮标位置或适当松放钢缆，并及时清除浮标上的漂浮物;恶劣天气时，加大对灯器、电源等易受损坏的航标设备及相关器材的检查力度，确保技术状况正常;对不同水域风、浪、流、底质等进行细致研判，不同情况采取不同措施，如锚链在沙质底的磨损比泥质底严重，就需要在沙质底水域更换较粗的锚链。（3）积极引用先进技术，提高航标设备质量。科技总是在不断发展中的，性能更稳定、品质更优良的航标设备和器材发生失常事件的概率会大大降低，高新技术的融入对航标维修、控制、监管等工作更是强有力的助推。如开发使用大容量的航标电池可以提高灯浮标运行的可靠性;做工更精细、杂质较少的合金钢卸扣就比之前的开口

17、销卸扣更耐磨损，更不易被腐蚀;改传统的钢质灯浮为新材料灯浮，顶部灯器增加保护罩可以减少灯浮被撞后的损失。3 结束语（1）基于模糊理论与灰色关联理论，建立了模糊灰色关联分析模型，对航标失常的影响因素进行了分析和评定，科学地表征了各影响因素对航标失常的影响程度及各因素间的关联程度，最大程度上保证了评价的准确性。（2）该模型可直接用于其他水域航标失常影响因子评定的研究，为航标失常事件的分析与处理提供了参考依据。参考文献：1姜立得.航标灯塔设计研究d.华南理工大学，2011.2敖自栋，张海.试析航标失常的原因分析与控制j.科技风，2018（06）：239.3孔涛，毛建峰.黄骅港辖区航标失常原因分析及对策j.天津航海，2018（02）：51-53.4施利民.宁波航标处辖区沿海灯浮标志失常原因分析及应对措施j.中国水运（下半月），2017，17（05）：47-50.5严桂强，庞瑞炎.航标失常的原因分析与控制j.西部交通科技，2011（02）：90-92.6邱云明，季永青，潘金稳.长江下游航标失常的影响因子量化分析j.上海海事大学学报，2007（01）：57-61.7劉思峰，蔡