摘要
船桥碰撞事故作为一种严重威胁水上交通安全的事件，其风险评估和预测一直是航运界关注的焦点。
传统的船桥碰撞风险评估方法往往依赖于专家经验或简化的数学模型，难以准确刻画复杂的碰撞风险因素。
近年来，随着船舶自动识别系统（AIS）等技术的快速发展，海量的实船航行数据为构建更加精确、可靠的船桥碰撞概率模型提供了可能。
本文首先回顾了船桥碰撞风险的研究背景，并分析了现有研究方法的优缺点。
然后，重点阐述了基于实船航行数据的船桥碰撞概率模型构建方法，包括数据预处理、特征提取、模型选择与参数估计等关键步骤。
最后，对该领域未来的研究方向进行了展望，例如多源异构数据融合、机器学习算法应用以及模型解释性等方面。
关键词：船桥碰撞；概率模型；实船航行数据；风险评估；AIS
船舶航行安全一直是全球海事领域关注的焦点，而船桥作为船舶交通的咽喉要道，其安全运营对保障航运安全至关重要。
近年来，随着海上交通流量的快速增长以及船舶大型化的趋势，船桥碰撞事故风险不断上升，对船舶安全、水上交通以及桥梁结构安全构成严重威胁。
因此，开展船桥碰撞风险研究，构建科学合理的风险评估模型，对于保障船舶航行安全，降低事故发生概率，具有重要的现实意义。
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