0 引 言

随着中国经济社会的迅速发展和人民生活水平的不断提高，邮轮市场呈现持续快速发展的态势，其重心正逐渐由欧美转移至亚洲地区，邮轮已经成为水路运输行业新的增长点。在此背景下，青岛抓住机遇，大力发展邮轮经济。自2015 年开港以来，截至2016年10月，青岛国际邮轮母港共运营108个邮轮母港航次、接待邮轮旅客9.7万人次，成为国内邮轮母港开港首年靠泊邮轮最多的港口[1]。

邮轮运输包含运输和旅游2种功能，船舶结构复杂，人员集中，风险系数高于一般的海上运输形式。而且一旦发生事故，后果更加严重，影响更加恶劣[2-3]。虽然随着远洋邮轮大型化的发展趋势，邮轮的导航、避碰、救生等安全设备设施不断得以完善，相关标准规范更加严格，但是仍然无法完全避免海上安全事故的发生，邮轮航行安全问题越来越成为业内的研究热点[4-5]。开展在特定的通航环境下的邮轮航行安全评价具有重要的研究意义和实用价值。

海上航行安全状况具有复杂性和不确定性的特点，难以建立精确的邮轮航行安全评价数学模型。云模型理论是由中国科学院院士李德毅提出并发展起来的，为解决复杂的评价及决策问题提供了可能[6]。云模型理论集合了传统模糊数学与概率统计的优势之处，放弃了传统隶属函数的概念，描述事物中的模糊性和随机性，而且说明了不确定性的关联度[7-8]。

目前，熵权和云模型结合的方法被广泛应用到房屋安全评价[9]、渔船安全评价[10]等场合，展现出较好的模糊评价能力。但是还没有在评价邮轮航行安全方面应用的先例。由于邮轮安全评价涉及指标复杂，机理分析难以开展，引入新的智能方法开展研究十分必要。笔者利用熵权理论计算安全评价中的指标权重，对评价指标建立云模型，将云模型与熵权结合，建立了邮轮航行安全评价方法模型，考虑了安全评价的随机性，并尽量降低了主观影响。

1 研究方法

1.1 正态云模型

根据云模型理论，云是一种不确定的转换模型。任何事物都具有模糊性和随机性，云模型把模糊性与随机性这二者完全集成在一起构成定性和定量相互间的映射。

在信息论中熵值反映了信息的无序化程度，可以用来度量信息量的大小。某项指标熵值越小，系统的无序度越小，表示该项指标对决策的作用越大。基于熵权的指标权重确定方法将定性与定量相结合，能够尽量减少专家经验中的主观判断带来的误差[14]。

云的3个数字特征分别是期望EX、熵En和超熵He。其中EX表示云滴在U中的分布，反映了云滴群的重心；En表示概念的模糊性，体现了定型概念的裕度；He则是熵的熵，表示概念的随机性，即离散程度[11]。

正态分布具有普适性，大量社会和自然科学中定性知识的云的期望曲线都近似服从正态或半正态分布。正态云模型是最基本的云模型，其数学期望曲线方程为

通过有限元计算分析得到主梁恒载弯矩随钢箱梁长度变化情况如图2所示。由图2可知，钢箱梁长度的变化对主梁与主V结构交界截面1、2和主跨跨中截面3的弯矩产生较大影响。

 

(1)

定性语言与定量数据相互之间的转换时通过云发生器实现的，云发生器包括正向云发生器、逆向云发生器和条件云发生器[12-13]。正向云发生器是一个直接的、前向的过程，根据云的数字特征值产生云滴，实现了从自然语言定性概念中获得定量数值，是从定性到定量的映射。逆向云发生器实现从定量数值向自然语言的转换，它从所输入的大量云滴中还原出云的3个数字特征值(EX，En，He)，最终转化成人们所熟悉的自然语言，从而实现定量到定性的映射[11]。

1.2 基于熵权的权重确定方法

论域U的定型概念为C，x表示C中一种可能情况，显然x∈C，且有x对C的确定度μ(x) ∈[0,1]。在云模型理论中，x表示论域U中的一个云滴，众多云滴构成了概念C的云。云滴具有随机性，但从整体来观察，众多的云滴准确的反映了C的不确定性。

假设评价指标归一化测度值为(ui1,ui2,…,uik)，则计算指标权重wij的方法为

根据式(4)

（四）以滚动计划为核心的作业许可管理。储运作业具有需敏捷管理的特点，敏捷管理的核心就是要根据现有资源，排定应对计划变动的需求池。以天为最小单位的滚动执行计划，是易于实践的敏捷计划管理实践之一。在实际运用中，采取了三天滚动计划的管理方法，要求变动的计划申请除限定范围的紧急需求外，均安排在三天后进行；稳定了正常的作业安排，也使得工作所需的资源准备更加充分。

 

(2)

 

(3)

 

(4)

式中：Hk为计算第k个指标的熵值；vij为计算中间值;wi为指标权重量,wi=(wi1,wi2,…,wim)。

2 邮轮航行安全评价模型

2.1 指标体系

参考船舶航行安全评价的相关文献[15-16]，船舶安全状态评价体系是人(船员)-机(船舶、设备)-环境(航道、气候)组成的有机整体。例如，刘文远等[17]在参考前人研究的基础上，结合专家咨询和问卷调查，并根据海上交通事故统计资料，提出的船舶航行安全评价体系包括船员、环境、设备、控制等4个二级指标，并相应的提出了各个三级指标和四级指标。

结合青岛港邮轮的实际条件，笔者将青岛港邮轮航行安全评价的影响因素分为人、船舶和环境3个一级指标，各一级指标又相应细化为不同的二级指标，每项指标分为安全、较安全、一般、较危险、危险5个安全级别。在邮轮航行安全评价指标体系中，鉴于邮轮体量巨大、操纵不便的特点，在指标选取和权重中，对船舶尺度和操纵能力需要着重体现；青岛港邮轮码头位于胶州湾内，流速平缓，这方面可以弱化考虑；根据相关规定，在青岛水域，当能见度低于500 m时，客船不得开航，因此，能见度仅影响外海航行，不影响靠离泊安全。

所建立的指标体系见图1。

  

图1 邮轮航行安全评价指标体系

 

Fig.1 Cruise navigation safety evaluation index

2.2 评价标准

以一级指标“人”因素的二级指标为例，介绍权重计算过程。该一级指标下的二级指标包括“航行经验”“精神状态”“技能表现”3个方面，8位专家的评价结果见表3。

2018年，国家禁毒办发布的《2017年中国毒品形势报告》显示，截至2017年底，全国共有吸毒人员255.3万名，其中18岁以下青少年1.5万人，年龄最小的12岁，吸毒人群呈现出低龄化的趋势。除了海洛因、冰毒、氯胺酮等毒品，通过改变形态包装、花样不断翻新的“咔哇潮饮”“彩虹烟”“咖啡包”“小树枝”等新型毒品也正悄然入侵。由于对毒品的危害认知有限，很多青少年涉毒之初都抱以侥幸心理，认为尝试一下不会上瘾，尤其是新型毒品具有极强的伪装性、迷惑性和时尚性，很容易让一些没有辨别力的青少年走上不归路，从而害了他们的一生。

取k=0.5，则可以计算获得邮轮航行安全评价评语的云模型参数，见表1。

 

设双边约束评语的取值为[Cmin,Cmax]，其评语云模型计算方法为[19]

 

设单边约束评语的取值为[Cmin,C+def]或[C-def,Cmax]，其中C+def和C-def分别为评语区间的上限和下限，其评语云模型计算方法为[18]

现实中，并非所有农户都乐意将自己承包地流转出去，因为有些农户家里有充足的劳动力，且年龄较大不愿再外出找事做，他们自己耕种自家承包地，虽然收入与流转价格差不多，但在家有些事做对自己来说也是好事。由于土地流转需要村里集中统一流转，所以即便有农户想保留承包地自己耕种也很困难，他们的承包权只能屈从流转优先权。

 

表1 邮轮航行安全评价评语云模型参数

 

Tab.1 Cruise navigation safety evaluationcloud model parameters

  

评价等级危险较危险一般较安全安全模型参数(0,10,0.5)(40,10/3,0.5)(60,10/3,0.5)(80,10/3,0.5)(100,10/3,0.5)

和谐度H取值介于0和1之间，和谐度越大，代表系统越和谐，H=1则代表系统处于完全和谐的理想状态；0.8

  

图2 邮轮航行安全评价评语云模型

 

Fig.2 Curise navigation safety evaluation cloud model

2.3 评价指标的云模型

1) 二级指标的云模型参数。采用逆向云发生器计算。

2) 一级指标的云模型参数。采用浮动云算法[20]计算，算见式(5)。

 

(5)

3) 最终安全评价结果云模型参数：采用虚拟云中的综合算法[20]，见式(6)。

(6)

3 青岛港邮轮航行安全评价实例

以青岛港某邮轮为例，分析该方法在评价邮轮航行安全方面的应用。对象船舶为中韩航线豪华邮轮，船长196 m、宽26 m。于2016年10月5日14:20时左右进入青岛海域团岛口，然后于当日15:05时抵达青岛港六号码头。其航迹见图3。针对该邮轮从团岛口驶入，到在邮轮母港靠泊这一过程，邀请了海事机构人员进行打分，他们依据对船舶驾驶人员、船舶状况与辖区通航环境情况的了解，对各个二级指标进行了打分评价，共有8位相关人员参加评价过程。

“我认为，人们会想要完成所有那些事，”瓦尔科维奇说——去往月球，去往火星，派更多飞船前往太阳系中的其他地方，“许多争论来自这项事实，即太空探索要耗费大量资源，而资源投入是有限的。”那意味着有限的财政资助（尤其是因为就算是那些私有的太空探索公司，常常也要仰赖于政府的合同）和有限的时间：假如探索者聚焦于月球，就算是作为探索的前奏的话，那也很可能耽搁人类的火星之旅。

  

图3 对象船舶航行轨迹图

 

Fig.3 Navigation chart of the subject cruise

3.1 权重的确定

邮轮航行安全评价的评分值采用百分制，分别为安全[90,100]、较安全[70,90]、一般[50,70]、较危险[30,50]、危险[0,30]。评语可以分为单边约束评语和双边约束评语，前者的取值范围只能上限或者下限，例如，“安全”和“危险”，双边约束评语的取值范围既有上限也有下限，例如，“较安全”“一般”“较危险”。

 

表3 一级指标“人”因素调查结果

 

Tab.3 Investigation result of the first-levelevaluation index “human”

  

一级指标二级指标调查结果危险较危险一般较安全安全人U1航行经验U1100242精神状态U1201331技能表现U1300143

二级指标的测度值归一化向量依次是：航行经验(0, 0, 0.25, 0.5, 0.25)，精神状态(0,0.125,0.375, 0.375, 0.125)，技能表现(0, 0, 0.125, 0.5, 0.375)。

根据表1中的云模型参数，建立5级风险评价标准的标准云模型，以邮轮航行安全状态评分作为横坐标，隶属度作为纵坐标，将5个评语云绘制在同一坐标系下，构成的云模型见图2。

根据式(2)，二级指标的熵权计算值为

 

0.25×lg 0.25)=0.646

同理

H12=0.780，H13=0.605

H1=(0.646, 0.780, 0.605)

为了实现上述研究目的，本研究拟采用基于扎根理论的研究范式。扎根理论最早由Glaser和Strauss［16］提出。该理论是一种对定性资料进行分析以建构理论的研究方法，其首要任务就是建立“实质”理论［17］。这是一种自下而上建立理论的方法，即在系统收集资料的基础上，寻找反映社会现象的核心概念，然后通过在这些概念之间建立起联系而形成理论。［17］本研究期待，经过扎根理论研究的探索，最终能概括出有关“失地农民再就业培训参与决策机制”的理论模型，以更好地理解当前失地农民再就业培训中“参与比率低”的现象，寻求到更有针对性的应对策略。

根据式(3)

v1=(0.354, 0.220, 0.395)=0.969

我国是社会主义国家，我国的高校是社会主义的高校。新时代的历史方位判断，不仅对中国特色社会主义事业和社会主义现代化建设产生重大影响，而且对科学社会主义的发展也必将产生深远影响。从根本上讲，这反映了中国共产党在21世纪的伟大宣言：坚持马克思主义指导思想不动摇，坚持走中国特色社会主义道路不动摇，坚持和发展中国特色社会主义事业不动摇。马克思主义是我们立党立国的根本指导思想，也是我国大学最鲜亮的底色[3]。因此，在中国特色社会主义进入新时代这一新的历史方位中，高等学校责任重大，必须继续坚持办好社会主义大学的原则，坚持办学的正确政治方向，承担起为国家和社会培养人才的历史使命。

w1=(0.365, 0.227, 0.408)

从而得到一级指标“人”因素下3个二级指标的权重值，类似方法可以计算得到其他一级指标和二级指标的权重值，结果见表4。

3.2 评价指数云模型

首先，基于专家评分值，利用逆向云发生器计算每一个二级指标的云模型参数，结果见表4。

 

表4 邮轮航行安全评价指标体系及权重

 

Tab.4 Cruise navigation safety evaluation index and weight

  

一级指标权重云模型参数二级指标权重云模型参数人0.322(83.89,5.03,0.49)航行经验0.365(83.21,5.12,0.51)精神状态0.227(82.78,4.72,0.44)技能表现0.408(85.33,5.06,0.48)船舶0.406(85.40,4.56,0.54)船舶大小0.212(84.31,4.85,0.50)船舶航速0.244(85.56,3.65,0.54)船龄0.145(87.23,5.53,0.52)设备条件0.167(83.28,4.45,0.57)操纵性能0.232(86.63,5.01,0.57)环境0.272(81.32,5.33,0.45)流速0.173(90.35,5.21,0.52)风向风速0.322(78.72,5.32,0.46)能见度0.273(79.58,5.67,0.41)航道条件0.232(80.24,4.96,0.47)

然后，基于二级指标的云模型参数，利用式(5)示出的浮动云算法计算一级指标的云模型参数。结果见表4。

地产公司进行预算管理工作，其主要内容包括两个方面，分别是经营预算和财务预算。其中经营预算是依照房屋开发建设的整个过程进行的预算，又称为房产项目的全过程预算。在项目实施的不同阶段，预算工作的内容也不同，根据时间先后可以分为项目估算、项目概算以及项目预算。除此之外，还可以根据业务管理的内容对预算进行划分，如项目成本预算、排期预算等。账务预算同时包括资产，成本费用，利润预算等。

利用正向云发生器，可以得到3个一级指标的云模型分别见图4～6。

  

图4 一级指标“人”因素云模型

 

Fig.4 Cloud model of the first-level evaluation index “human”

  

图5 一级指标“船舶”因素云模型

 

Fig.5 Cloud model of the first-level evaluation index “cruise”

  

图6 一级指标“环境”因素云模型

 

Fig.6 Cloud model of the first-level evaluation index “environment”

图4～6分别对应人、船舶、环境3个一级指标的云模型(83.89, 5.03, 0.49)、(85.40, 4.56, 0.54)、(81.32, 5.33, 0.45)。可以看出，3个指标得分均在80～90区间，属于“比较安全”等级，“船舶”指标得分较高，但是较为离散。

最后，利用式(6)的虚拟云计算方法计算得到该邮轮的安全评价云模型参数(83.73, 4.92, 0.50)。

利用正向云发生器，可以得到该邮轮的安全评价结果云模型见图7。

  

图7 邮轮航行安全评价结果云模型

 

Fig.7 Navigation safety evaluation results of cruise ferry

由图7可见，该邮轮的安全等级云模型云滴主要分布在期望EX=83.73附近，介于“安全”与“比较安全”之间，评价结果为“比较安全”。另一方面，从3个一级指标的评价结果可以看出，目前邮轮船舶本身的船舶状态都比较良好，风险程度较低，主要的风险体现在环境方面，这就对主管部门的交管服务提出了更高的要求，从而全力协助邮轮规避航路上的环境风险。

首先，多一份美的体验，打造一个美好家园。为班级群取一个积极向上的名字，挑选一张具有温度的名片。一个群名字，一张群名片，向家长和学生传递一位教师的教育理念和情怀。

4 结束语

将云模型应用于邮轮航行安全评价中，能兼顾等级概念的模糊性与随机性，从实际数据分布中抽取等级概念，实现不同层次上的分析与综合，实现评价因素值向评语的不确定映射；用熵权法确定邮轮航行安全评价指标之间的相对权重，减少了人为主观因素的影响，使评估中指标权重更具有客观性。因此，基于云模型和熵权法的评价方法为邮轮航行安全评价提供了一种新的思路。云理论和熵权用于邮轮航行安全评价还只是初步尝试，有一些问题仍需要进一步研究，如影响指标体系的构建和适用性等，应在基于实践比对的基础上，进一步邮轮航行安全评价云模型更加完善，预测结果更加符合实际。

由表4的数据可看出，在实验的各个温度条件下ΔG和ΔH均为负值，说明磁性纤维素对亚甲基蓝的吸附是自发放热的过程，所以磁性纤维素对亚甲基蓝的吸附容量随着温度的升高而降低；ΔS为负值，表明磁性纤维素对亚甲基蓝的吸附过程为熵减的过程。

参考文献

References

[1] 焦兰坤.青岛港邮轮母港新时代即将开启[J].中国港口,2015(2):3.

JIAO Lankun. The opening of the new era of Qingdao port cruise home port[J]. China Ports,2015(2):3. (in Chinese)

[2] VIDMAR P, PERKOVIM. Methodological approach for safety assessment of cruise ship in port[J]. Safety Science,2015(80):189-200.

[3] YIP T L, JIN D, TALLEY W K. Determinants of injuries in passenger vessel accidents[J]. Accident Analysis & Prevention,2015(82):112-117.

[4] 谌 强.我国大型邮轮安全监管研究[J].中国海事,2015(7):48-50.

ZHAN Qiang. On the maritime safety control for large scale liners in China[J]. China Maritime Safety, 2015(7):48-55. (in Chinese)

[5] 章伟彬,程 磊.超大型船舶的制动性探讨[J].交通信息与安全,2010,28(3):100-103.

ZHANG Weibin, CHENG Lei. Braking performance of huge ships[J]. Journal of Transport Information and Safety, 2010,28(3):100-103. (in Chinese)

[6] 王守信,张 莉,李鹤松.一种基于云模型的主观信任评价方法[J].软件学报,2010,21(6):1341-1352.

WANG Shouxin, ZHANG Li, LI Hesong. Evaluation approach of subjective trust based on cloud model [J]. Journal of Software,2010,21(6):1341-1352. (in Chinese)

[7] 徐征捷,张友鹏,苏宏升.基于云模型的模糊综合评判法在风险评估中的应用[J].安全与环境学报,2014,14(2):69-72.

XU Zhengjie, ZHANG Youpeng, SU Hongsheng. Application of risk assessment on fuzzy comprehensive evaluation method based on the cloud model[J]. Journal of Safety and Environment,2014,14(2):69-72. (in Chinese)

[8] WU X, JIANG Z, ZHANG L, et al. Dynamic risk analysis for adjacent buildings in tunneling environments: A Bayesian network based approach[J]. Stochastic Environmental Research and Risk Assessment,2015,29(5):1447-1461.

[9] 赵挺生,任玲玲,周 炜,等.基于熵权法-CIM模型的高速公路施工临近房屋安全风险评价[J].中国安全生产科学技术,2017,13(3):174-179.

ZHAO Tingsheng, REN Lingling, ZHOU Wei, et al. Safety risk assessment on buildings adjacent to construction site of expressway based on entropy-weight method and CIM model[J]. Journal of Safety Science and Technology,2017,13(3):174-179. (in Chinese)

[10] 姚 杰,吴兆麟,许志远,等.基于云推理的渔船安全状况评价方法[J].大连海事大学学报,2014,44(3):53-57.

YAO Jie, WU Zhaolin, XU Zhiyuan, et al. Fishing vessel safety conditions evaluation algorithm based on cloud inference[J]. Journal of Dalian Maritime University,2014,44(3):53-57.

[11] 李德毅,刘常昱.论正态云模型的普适性[J].中国工程科学,2004,6(8):28-34.

LI Deyi, LIU Changyu. Study on the universality of the normal cloud model[J]. Engineering Science,2004,6(8):28-34. (in Chinese)

[12] 陈 昊,王代萍,张 莉.扩展的正态云发生器[J].湖北大学学报(自然科学版),2011,33(2):251-255.

CHEN Hao, WANG Daiping, ZHANG Li. The extended normal cloud generator[J]. Journal of Hubei University (Natural Science Edition),2011,33(2):251-255. (in Chinese)

[13] LI X. Interval cloud model and interval cloud generator[C]. Second WRI Global Congress on Intelligent Systems， Wuhan, China: IEEE Computer Society,2010.

[14] MON D L, CHENG C H, LIN J C. Evaluating weapon system using fuzzy analytic hierarchy process based on entropy weight[J]. Fuzzy Sets & Systems,1994,62(2):127-134.

[15] 黄 志.对船舶安全状况的评价及研究[D].大连:大连海事大学,2000.

HUANG Zhi. The research and evaluation on the state of ship′s safety[D]. Dalian: Dalian Maritime University, 2000. (in Chinese)

[16] HWANG S J, KOBAYASHI E I, WAKABAYASHI N, et al. A new risk evaluation model for safety management on an entire ship route[J]. the International Journal on Marine Navigation and Safety of Sea Transportation.2016,10(1):93-98.

[17] 刘文远,陶 娟.基于突变理论的近海船舶航行安全评价[J]. 中国安全科学学报, 2010,20(10):113-118.

LIU Wenyuan, TAO Juan. Navigation safety evaluation in coastal areas based on catastrophe theory [J]. China Safety Science Journal, 2010,20(10)：113-118. (in Chinese)

[18] 李 磊.基于云理论的船舶航行安全评价[D].大连:大连海事大学,2015.

LI Lei. The evaluation on ship′s navigation safety by cloud theory[D]. Dalian: Dalian Maritime University, 2015. (in Chinese)

[19] 黄亮亮,姚安林,祁云清,等.基于云模型的石化企业应急成熟度评价方法[J].石油与天然气化工,2015,44(2):118-122.

HUANG Liangliang, YAO Anlin, QI Yunqing, et al. Emergency maturity assessment method of petrochemical enterprise based on cloud model [J]. Chemical Engineering of Oil & Gas,2015,44(2):118-122. (in Chinese)

[20] 张龙忠.基于云理论的液态危险货物铁路运输风险评价[D].兰州：兰州交通大学,2015.

ZHANG Longzhong. The risk assessment of liquid dangerous goods by rail transport based on cloud theory [D]. Lanzhou：Lanzhou Jiaotong University，2015. (in Chinese)