文献类型：期刊文章

作　　者：唐德才[1]

TANG De-cai(Department of Shipping Engineering,Sichuan Vocation and Technical College of Communications,Chengdu 611130,China)

机构地区：[1]四川交通职业技术学院航运工程系,四川成都611130

出　　处：《舰船科学技术》

基　　金：数据恢复四川省重点实验室开放基金资助项目(DRN19014);四川交通职业技术学院教学专项资助项目(2020-JP-14)。

年　　份：2023

卷　　号：45

期　　号：8

起止页码：108-111

语　　种：中文

收录情况：BDHX、BDHX2020、JST、ZGKJHX、核心刊

摘　　要：以保障海洋平台结构整体安全度,延长海洋平台使用寿命为目的,提出基于机器学习算法的海洋平台结构整体安全度评估方法。基于层次全息建模理论,从环境、技术状态、功能模块等6个角度出发,共选取22个评估指标构建海洋平台结构整体安全度评估指标体系;采集评估指标数据,利用数据清洗与转换等处理方法预处理指标数据。将海洋平台结构整体安全度划分为5个等级。利用机器学习算法中的卷积神经网络构建评估模型,将评估指标数据作为输入,指标数据特征提取与数据降维等过程输出海洋平台结构整体安全度评估等级。实验结果显示该方法指标数据利用率较高,可准确评估海洋平台结构整体安全度,提升海洋平台使用的安全性。

关 键 词：机器学习算法 海洋平台结构 整体安全度 评估指标体系  评估等级  卷积神经网络

分 类 号：U663]