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当前阶段海上交通安全特点已经发生显著变化,研究当下海上人命损失特点,对于提高海上人命安全防护能力具有重要意义。论文在既往研究的基础上,明确了相关的研究目标、思路和任务,围绕海上人命损失规律、趋势和可接受标准等开展了以下几方面的研究。首先,研究海上人命损失的分布、时间、形态和致死率特征,定量分析海上人命损失的总体规律。其次,利用Apriori算法对造成海上人命损失的事故属性进行了多维关联规则挖掘研究,发现了关于海上交通事故与船上操作事故间的重要关联规则,揭示了海上交通安全与船上操作安全具有紧密联系,提出了预防海上人命损失的对策。再次,研究了基于自回归滑动平均模型(Autoregressive Integrated Moving Average Model, ARIMA)和支持向量机(Support Vector Machine, SVM)的海上人命损失组合预测模型。预防海上人命损失一直是海上交通安全研究和实践的焦点。针对现有海上人命损失预测方法的不足,提出了一种基于ARIMA模型和SVM方法相结合的预测模型。首先采用ARIMA模型对时间序列线性部分建模分析,然后采用SVM模型对非线性部分进行建模。经验证,组合模型相对于单模型的预测具有更高的精度,该组合预测模型是一种有效的海上人命损失预测模型。最后,应用帕累托(Pareto)最优等理论研究了海上个人风险可接受标准(Marine Individual Risk Acceptance Criteria, MIRAC) o针对当前海上交通领域尚未建立一个被广泛接受的风险标准的现状,在定义MIRAC概念和阈值确定原则的基础上,基于Pareto最优原理确定了符合实际的MIRAC阈值,回答了海上交通安全系统“到底多安全才够安全”的经典问题。