近年来,由于强风、强降雨以及能见度低等气象灾害频繁发生,导致水上交通事故次数不断增加。如果能够及时对船舶航行路线的气象因素进行分析,采取适当的方法对航道进行风险评估,可以在一定程度上减少事故的发生。因此,本文以模糊综合评价法与BP神经网络为基础,构建了风险评估模型和基于遗传算法改进BP神经网络预测模型。该模型的研究和应用,不仅可以有效地评估船舶航行的风险,而且能够很好地辅助水上船舶进行安全防范。本文以湖南省主要航道为研究对象,重点对以下内容进行研究:(1)提出湖南省水上交通气象灾害风险评估指标体系。首先,对湖南省水上交通事故数据进行了统计计算,分析了水上交通安全航行影响因素,得到了能见度、风速、降水量、航道宽度、航道里程、航道深度、航道弯曲半径、最低通航水位保证率等主要影响指标。然后,采用专家评价法对影响指标值进行确定,提出风险评估指标体系。基于该体系构建的风险评估模型,可以有效地降低水上交通航行的风险。(2)采用模糊综合评价法建立湖南省水上交通气象灾害风险评估模型。首先,从湖南省气象局数据库收集航道数据和气象数据。然后,构建基于风险评估指标的因素集、评价集、隶属度函数,采用AHP层次分析法计算权重。最后,建立湖南省水上交通气象灾害风险评估模型进行航道风险评估。虽然部分历史数据缺失,但该模型的评估准确率仍达到91%。实验结果表明,该模型的评估结果与航道实际风险情况比较符合,为气象灾害风险研究提供了新的方向。(3)基于遗传算法改进BP神经网络构建湖南省水上交通气象灾害风险预测模型。这一改进算法是在遗传算法的基础上,优化了算法的权值与阈值,验证了新算法的可行性和稳定性。首先,从湖南省气象局数据库中收集样本数据并进行处理。然后,将风险评估结果作为样本输出,使用基于遗传算法改进BP神经网络对湖南省主要航道的风险进行预测,模型预测的最高准确率达到了96.875%。该研究表明基于遗传算法改进的BP神经网络模型能有效地预测航道风险情况,为湖南省水上交通气象灾害风险的预测提供技术支持。