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        基于多元回歸方法的海洋執(zhí)法船主尺度分析

        2020-06-15 08:25:46李宏偉
        關(guān)鍵詞:總噸因變量垂線

        李宏偉,管 官

        (1.黃海造船有限公司生產(chǎn)設(shè)計(jì)處,山東榮成 264309;2.大連理工大學(xué)船舶工程學(xué)院,遼寧大連 116024)

        0 引言

        隨著海洋經(jīng)濟(jì)的發(fā)展,近海及沿海海域海上交通繁忙,海難事故增多,遠(yuǎn)海海域與領(lǐng)國(guó)間島礁爭(zhēng)端與沖突增多[1]。為維護(hù)我國(guó)的海洋權(quán)益,不僅要壯大我國(guó)的海軍力量,還要加強(qiáng)對(duì)漁業(yè)、海洋巡航的管理與監(jiān)視,提高海洋權(quán)益的維護(hù)能力[2]。海洋執(zhí)法船在維護(hù)我國(guó)領(lǐng)海主權(quán)、維持海上公共秩序、保護(hù)海洋環(huán)境等方面發(fā)揮了重要作用。作為海洋執(zhí)法船的一種,海監(jiān)船的主要職能是按照相關(guān)法律法規(guī),對(duì)我國(guó)所管轄的海疆海域進(jìn)行巡航監(jiān)視,對(duì)破壞海上設(shè)施設(shè)備、違法違規(guī)使用海域、擾亂海上公共秩序、侵犯我國(guó)海洋權(quán)益等違法違規(guī)行為進(jìn)行查處等;另一類重要的海洋執(zhí)法船—漁政船是用來(lái)在漁業(yè)專屬海域進(jìn)行漁政工作的船舶,主要可用來(lái)巡視監(jiān)督漁場(chǎng)、檢查漁船是否執(zhí)行與漁業(yè)相關(guān)的法律法規(guī),防止違規(guī)排放污油、廢棄物等有毒有害物質(zhì),防止?jié)O民濫捕、維護(hù)漁場(chǎng)漁業(yè)生產(chǎn)秩序等。海監(jiān)船和漁船對(duì)國(guó)家的環(huán)境保護(hù)、漁業(yè)生產(chǎn)、海南救助、主權(quán)維護(hù)等任務(wù)起到了積極的作用[3]。

        隨著執(zhí)法需求的日益增加以及執(zhí)法復(fù)雜程度的提高,業(yè)內(nèi)迫切需要設(shè)計(jì)和建造噸位大、用途廣、航速高的海洋執(zhí)法船[4]。近幾年來(lái),我國(guó)批建了多艘設(shè)備更先進(jìn)、功能更強(qiáng)大的、用途更廣泛的海洋執(zhí)法船[5-6]。本文針對(duì)海洋執(zhí)法船的設(shè)計(jì)特點(diǎn),采用多元回歸分析方法,對(duì)國(guó)內(nèi)外100艘海洋執(zhí)法船及相近船型的主尺度進(jìn)行了分析,考慮船舶主尺度與總噸位、排水量等關(guān)系的復(fù)雜性[7],將多個(gè)變量引入總噸位、排水量回歸模型以提高模型的擬合精度,為海洋執(zhí)法船后續(xù)總體設(shè)計(jì)提供參考。

        1 多元回歸分析

        回歸分析是一種傳統(tǒng)應(yīng)用性較強(qiáng)的科學(xué)方法,它通過(guò)一組預(yù)測(cè)變量(自變量)來(lái)預(yù)測(cè)1個(gè)或多個(gè)響應(yīng)變量(因變量)[8]。在大多數(shù)實(shí)際工程問(wèn)題中,影響因變量的因素通常不止1個(gè),而是多個(gè),一般稱這類問(wèn)題為多元回歸分析問(wèn)題。多元回歸分析通過(guò)建立因變量與自變量之間的數(shù)學(xué)模型,對(duì)建立的數(shù)學(xué)模型進(jìn)行假設(shè)檢驗(yàn)[9],在符合判定條件的情況下,把給定的自變量數(shù)值代入回歸模型,從而計(jì)算出自變量的值。多元回歸分析又可分為多元線性回歸分析和多元非線性回歸分析。由于海洋執(zhí)法船主尺度的復(fù)雜性,本文采用多元非線性回歸分析方法,其基本步驟如下。

        1)選擇合理的回歸模型。根據(jù)回歸分析相關(guān)原理,大部分多元非線性回歸問(wèn)題可轉(zhuǎn)化為線性回歸問(wèn)題[10]。線性回歸數(shù)學(xué)模型表達(dá)式見(jiàn)式(1)。

        式中:y為因變量;x1,x2,L,xn為自變量;a0,a1,a2,L,an為回歸系數(shù);ε~N(0,σ2)為隨機(jī)因素。

        2)回歸系數(shù)估計(jì)。在實(shí)際問(wèn)題中,式(1)中a0,a1,a2,L,an是未知的,需要根據(jù)樣本觀察值給出相應(yīng)的估計(jì)值。因此大量準(zhǔn)確的樣本資料收集,是得到高擬合度回歸模型的前提?;貧w系數(shù)的估計(jì)值可通過(guò)最小二乘法估出,即回歸系數(shù)的值應(yīng)使因變的預(yù)測(cè)值與真實(shí)值的誤差向量達(dá)到最小。

        3)模型檢驗(yàn)。數(shù)學(xué)模型建立后,需要通過(guò)數(shù)理統(tǒng)計(jì)進(jìn)行檢驗(yàn),檢驗(yàn)?zāi)P褪欠衽c實(shí)際數(shù)據(jù)有較好的擬合度,判斷模型線性關(guān)系的顯著性。常用的統(tǒng)計(jì)檢驗(yàn)有R檢驗(yàn)、F檢驗(yàn)和t檢驗(yàn)等[9]。本文采用F檢驗(yàn)和t檢驗(yàn)。其中,F(xiàn)檢驗(yàn)用于檢驗(yàn)?zāi)P驼w回歸關(guān)系的顯著性,t檢驗(yàn)用于檢驗(yàn)?zāi)P椭懈鱾€(gè)回歸系數(shù)的顯著性。

        2 資料收集

        收集大量有效的船型樣本是保證回歸分析順利進(jìn)行的前提。本文收集到國(guó)內(nèi)外海洋執(zhí)法船共100艘,噸位從100噸位到8 044噸位,包含了典型的中小型船舶以及大型船舶。國(guó)外的樣本大多數(shù)取自韓國(guó)、日本和美國(guó)并以中型、大型船舶為主。各分段噸位內(nèi)樣本數(shù)量的分布狀況如圖1所示。由圖1分析可知,總噸位為400~1 600的船舶數(shù)量較多,可知樣本中的中型船舶數(shù)量較多,而小型和大型海監(jiān)船和漁政船的數(shù)量相對(duì)較少。

        圖1 樣本船噸位分布圖

        3 海監(jiān)船、漁政船主尺度多變量回歸分析

        在第2章節(jié)中所述樣本的基礎(chǔ)上,分別以排水量和總噸位為因變量,以船舶主尺度包括垂線間長(zhǎng)、型寬和型深,建立多元回歸模型。選定了式1中的5個(gè)數(shù)學(xué)模型作為研究基礎(chǔ),分別對(duì)二階多項(xiàng)式、三階多項(xiàng)式以及對(duì)數(shù)模型采用向后排除法進(jìn)行了詳細(xì)的多元線性回歸分析,即將所有自變量均加入模型中,并對(duì)模型進(jìn)行F檢驗(yàn)和系數(shù)的T檢驗(yàn)。根據(jù)t檢驗(yàn)結(jié)果,從模型中剔除因變量影響相對(duì)較小的自變量,再次進(jìn)行回歸分析,以此類推。每次都保留比前一次分析更好的模型。對(duì)每一個(gè)公式都進(jìn)行T檢驗(yàn)和F檢驗(yàn),計(jì)算出各個(gè)系數(shù)的P-value值進(jìn)行比較。

        3.1 排水量與垂線間長(zhǎng)、型寬的回歸分析

        以排水量為因變量,垂線間長(zhǎng)和型寬為自變量,建立回歸模型。如式(2)~式(4)所示,y為排水量Δ,x1為垂線間長(zhǎng)Lbp,x2為型寬B。式(2)是以二階多項(xiàng)式為基礎(chǔ)的回歸公式,式(3)是以三階多項(xiàng)式為基礎(chǔ)的排水量與垂線間長(zhǎng)、型寬的回歸公式。式4是以x1、x2、lnx1、lnx2、x1-1、x2-1、x11/2、x21/2的組合為基礎(chǔ)的排水量與垂線間長(zhǎng)、型寬的回歸公式。

        3.2 總噸與垂線間長(zhǎng)、型寬、型深的回歸分析

        以總噸為因變量,垂線間長(zhǎng)、型寬和型深為自變量,建立回歸模型,如式(5)~式(8)所示。式中y為總噸位GT;x1為垂線間長(zhǎng)Lbp;x2為型寬B;x3為型深D。式(5)是以二階多項(xiàng)式為基礎(chǔ)的總噸與垂線間長(zhǎng)、型寬、型深間的回歸公式。式6是以三階多項(xiàng)式為基礎(chǔ)的總噸與垂線間長(zhǎng)、型寬、型深的回歸公式。式(7)是以lnx,x-1為基礎(chǔ)總噸與垂線間長(zhǎng)、型寬、型深的回歸公式,式8是以lnx為基礎(chǔ)的總噸與垂線間長(zhǎng)、型寬、型深的回歸公式。

        3.3 多變量回歸結(jié)果總結(jié)

        根據(jù)數(shù)理統(tǒng)計(jì)知識(shí),回歸公式的相關(guān)系數(shù)越接近1,說(shuō)明模型的擬合效果越好,而P-value值是F檢驗(yàn)結(jié)果的體現(xiàn):一般各個(gè)系數(shù)的P-value越小,說(shuō)明各個(gè)系數(shù)的擬合效果越好,一般只要<2,則認(rèn)為符合要求。由上述內(nèi)容可知,以多變量為基礎(chǔ)的回歸公式,其相關(guān)系數(shù)均>0.9,P-value值則基本接近于0,說(shuō)明基于多變量的回歸分析達(dá)到了較好的效果。從船舶設(shè)計(jì)經(jīng)驗(yàn)的角度而言,船舶設(shè)計(jì)本身是一個(gè)綜合考慮各項(xiàng)因素的螺旋設(shè)計(jì)過(guò)程,適當(dāng)增加考慮的因素,更有利于提升船舶的綜合水平。

        4 結(jié)論

        本文以100艘國(guó)內(nèi)外海洋執(zhí)法船的船型資料為樣本,采用多元回歸分析方法,選取5種典型回歸模型,對(duì)樣本主尺度進(jìn)行了多元回歸分析。建立了以多變量為基礎(chǔ)的數(shù)學(xué)模型,分析比較了總噸位或排水量與主尺度之間的關(guān)系。通過(guò)F檢驗(yàn)和t檢驗(yàn),驗(yàn)證了模型具有良好的擬合效果。提供了多種形式的多變量回歸公式供設(shè)計(jì)時(shí)選擇,為海洋執(zhí)法船的初步設(shè)計(jì)提供了參考依據(jù)。

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