船舶碰撞事故发生率在海上交通事故中一直位居前列,船舶碰撞会造成船舶及其设备的损害、船上货物的损失、人员伤亡、环境污染等灾难性后果,事故的发生给人类的生命、财产以及生存环境带来不可挽回的损失。因此在水域内进行船舶碰撞风险分析,了解船舶碰撞概率以及可能产生的后果,进而针对不同的情况作出相应的措施,尽可能的将风险降到最低具有重要的意义。论文首先对国内外船舶碰撞风险分析进行了系统的分析和概述,基本掌握了目前船舶碰撞风险分析的现状以及需要改进的地方,在计算船舶碰撞概率上,本文采用了人工神经网络方法。通过搜集资料和调查走访有关专家,掌握国内沿海30个港口的水文、气象、航道、交通信息等资料选取能见度、风、流速、航道宽度、加权交通量、助航标志六个因素作为人工神经网络样本输入数据,在训练之前对30个样本数据进行标准化和归一化处理,消除量级和量纲的影响,通过800次的学习训练,得到应用人工神经网络估算的船舶碰撞概率,并与各样本实际概率进行校验,得到的结果是令人满意的。论文确立了以概率风险评估为基础的船舶碰撞风险分析框架,建立了船舶碰撞风险分析数学模型,对国内沿海30个港口水域的船舶碰撞风险进行了分析。在对船舶碰撞后果评估时,引用了后果当量的概念,在一定的程度上解决了船舶碰撞间接后果难以量化的问题,但由于船舶碰撞后果影响到船舶、货物、人员、环境和社会等诸多方面,后果的量化问题是船舶碰撞风险分析的一大障碍,因此,论文还有很大进一步研究的价值。