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user: 4. 船舶引航风险的估计 为了测试本文所设计的贝叶斯网络性能，我们用SamIam软件进行建模。SamIam是由加州大学洛杉矶分校(UCLA)自动推理研究小组的Adnan Darwiche教授基于java平台开发的一个贝叶斯综合建模工具，该软件可以从http://reasoning.cs.ucla.edu/samiam/免费下载。首先根据图1中描述的各要素以及要素之间的相互依赖关系在SamIam中建立对应的网络拓扑结构，然后将表1中规定的各节点值域以及表2中各变量的先验概率和条件概率表输入到SamIam所构建的网络中对应的节点。图2是在SamIam中建立的船舶引航安全贝叶斯网络模型以及对应节点的概率值。 我们用15个船舶引航案例的状态数据对贝叶斯网络进行测试。这15个案例包括6个(案例1~6)没有发生事故的案例和9个(案例7~15)发生引航事故的案例。具体状态数据如表3所示。贝叶斯网络根据每个案例的状态数据所预测的船舶当时处于“安全”状态的概率值列在该表的最下面一行。这里我们以案例15为例分析贝叶斯网络的预测结果，该案例的基本情况是：1997年1月某日晚上10时15分，某货轮T在离泊过程中与另一进港轮船B在进港航道NO.3号浮标附近发生碰撞，导致T轮沉没、1名引航员和4名船员死亡。对该海事案例进行分析得到T轮在与B轮发生碰撞前的航行状态数据为：夜间引航、能见度低、引航过程没有细心操纵、瞭望不充分、在有它船需要采取避碰措施的情况下，判断错误、操作不当，舵机失灵、航速没有及时降低。将这些状态数据输入前面设计好的贝叶斯网络中对该轮的安全风险进行预测，相应节点概率变化如图3所示。对比图2和图3可以看出，船舶引航在通常情况下发生 图1. 船舶引航预警的贝叶斯网络结构 Table 1 The value of each node in the Bayesian network and its semantic meanin 节点 取值 含义 节点 取值 含义 A1 0， 1 0：“一般”，1：“有效管理” D2 0，1 0：“没有它船”，1：“有” B1 0， 1 0：“一般”，1：“责任心强” D3 0，1 0：“正常”，1：“复杂” B2 0~2 0：“>50岁”，1：“35-50”，2：“≤35” E1 0，1 0：“设备一般”，1：“良好” B3 0， 1 0：“一般”，1：“丰富” F1 0，1 0：“船况一般”，1：“良好” B4 0， 1 0：“一般”，1：“全面” F2 0，1 0：“主机一般”，1：“良好” B5 0， 1 0：“疲劳”，1：“不疲劳” F3 0，1 0：“舵机一般”，1：“良好” B6 0， 1 0：“一般”，1：“细心” F4 0，1 0：“吨位一般”，1：“大” B7 0， 1 0：“一般”，1：“集中” F5 0，1 0：“普通货物”，1：“特殊” B8 0， 1 0：“一般”，1：“沟通良好” G1 0，1 0：“自然环境不利”，1：“有利” B9 0， 1 0：“一般”，1：“充分瞭望” G2 0，1 0：“不利航道”，1：“有利” B10 0， 1 0：“一般”，1：“技能熟练” G3 0，1 0：“信息一般”，1：“充分” C1 0， 1 0：“黑夜”，1：“白天” H1 0，1 0：“环境不利”，1：“有利” C2 0， 1 0：“能见度恶劣”，1：“正常” I1 0，1 0：“操纵能力一般”，1：“强” C3 0， 1 0：“风况恶劣”，1：“正常” I2 0，1 0：“可操纵性一般”，1：“强” C4 0， 1 0：“潮流不利”，1：“有利” I3 0~2 0：“低”，1:“中”，2：“高速” D1 0， 1 0：“水域有利”，1：“不利” J1 0，1 0：“不安全”，1：“安全” 表1. 贝叶斯网络中各节点的取值及其所表示的语义 图2. 在SamIam中建立的船舶引航安全贝叶斯网络中各节点的概率图 Table 2 A priori probability of the associated root nodes in the Bayesian networ 节点 取值 概率 取值 概率 节点 取值 概率 取值 概率 A1 0 0.1 1 0.9 D2 0 0.3 1 0.7 B2 0 0.2 1 0.5 D3 0 0.15 1 0.85 B2 2 0.3 E1 0 0.05 1 0.95 B3 0 0.1 1 0.9 F2 0 0.05 1 0.95 C1 0 0.13 1 0.87 F3 0 0.05 1 0.95 C2 0 0.12 1 0.88 F4 0 0.33 1 0.67 C3 0 0.08 1 0.92 F5 0 0.04 1 0.96 C4 0 0.15 1 0.85 I3 0 0.1 1 0.8 D1 0 0.15 1 0.85 I3 2 0.1 表2. 贝叶斯网络中相关根节点的先验概率 Table 3 Some factors in the case of the actual value of the pilot and the corresponding safety probability valu 节点案例 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 A1 0 0 0 B1 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 B3 0 B6 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 B8 0 0 0 0 0 0 0 0 0 B9 0 0 0 0 0 0 0 0 B10 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 C1 0 0 C2 0 0 0 0 0 0 0 C3 0 0 0 0 C4 0 0 0 0 D1 0 0 0 0 D2 1 1 1 1 1 1 0 0 1 1 1 D3 1 1 1 1 1 F2 0 0 F3 0 F5 1 G1 0 0 G2 0 0 0 0 G3 0 0 0 0 0 0 I1 0 0 0 0 0 0 0 0 I2 0 0 0 I3 2 0 2 2 2 安全概率 0.78 0.75 0.74 0.68 0.67 0.68 0.30 0.21 0.13 0.13 0.21 0.21 0.21 0.13 0.11 表3. 一些实际引航案例中因素的取值及相应的安全概率值 图3. T轮碰撞前的贝叶斯网络概率图 事故的概率较低，安全程度较高(安全的概率值为0.85)，而发生碰撞前的安全程度明显下降，当时安全的概率值只有0.13。根据这样的结果，我们可以认为船舶发生事故的可能性比较大，应该及时给出预警信息，以引起操作人员的注意，及时采取措施，避免事故的发生。 对比分析这15个实际案例以及相应的贝叶斯网络预测结果，我们可以看出，船舶引航事故的发生多数跟引航员、船员本身有关，表现在责任心不够、工作不细心、没有充分瞭望，而船舶的航速和引航员对船舶的操纵能力往往是导致引航事故发生两个重要直接因素，一旦意识到出现险情的时候，如果操作人员能够对船舶实施正确的操纵或者及时调整航速，险情还是能够得到控制的。表中那6个没有发生事故的案例基本上都是船舶得到有效控制的，而发生事故的9个案例要么是航速太高，要么是船员操纵不当。对比案例3和案例7，在主机失灵的情况下，船舶自身因素引起的风险概率值从0.22上升到0.33，但是如果操作人员具有熟练的操作技能，能够加强沟通、充分瞭望，细心操纵，那么安全程度还是较高的，这时候“安全”的概率值达到0.85。反之，如果技术不熟练、没有充分瞭望和沟通，那么安全风险会增加很多，“不安全”的概率值达到0.26。如果这时候航速没有得到有效控制，那么安全风险更是上升到0.70。就贝叶斯网络的综合预测结果来看，前6个案例的“不安全”概率比正常引航的有所提高(正常情况下只有0.15)，而发生事故的那些案例的“不安全”概率却明显的增加了，这表明本文提出的网络模型能够对相应的险情做出预警。