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龙图腾网获悉宁波大学申请的专利一种事故经济损失影响因素分析方法和系统获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN119989853B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-11-07发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202411323810.0，技术领域涉及：G06F30/27；该发明授权一种事故经济损失影响因素分析方法和系统是由叶韫;许鹏鹏;李泽炜;郑彭军;邢璐;曹思雨;缪韬设计研发完成，并于2024-09-23向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种事故经济损失影响因素分析方法和系统在说明书摘要公布了：本发明涉及一种事故经济损失影响因素分析方法和系统，在方法部分，首先基于GB2模型，建立多个随机参数模型，然后使用LOOIC值进行效果对比，选择合适的随机参数模型进行分析，并获得各种解释变量对于事故经济损失的正向性影响或负向性影响；最后基于敏感性分析，挖掘出解释变量对事故经济损失的影响程度。通过本发明的方案，提供了一种客观、全面、精确挖掘事故经济损失影响因素的分析方法，应用范围较广，更好地表征出相关因素对事故造成的经济损失的影响。

本发明授权一种事故经济损失影响因素分析方法和系统在权利要求书中公布了：1.一种事故经济损失影响因素分析方法，其特征在于，包括如下步骤： S1：根据已获渔船事故的样本特征的观测信息构建贝叶斯随机参数GB2模型； S2：基于所述贝叶斯随机参数GB2模型和样本特征的观测信息构建多个用于分析渔船事故的经济损失影响因素的多个随机参数模型； S3：通过计算模块分别计算各所述随机参数模型的留一法交叉验证信息准则值； S4：选取留一法交叉验证信息准则值较低的随机参数模型进行渔船事故经济损失影响因素分析，获得各种解释变量对于渔船事故经济损失的正向性影响或负向性影响； S5：基于所述步骤S4所获各种解释变量对于渔船事故经济损失的正向性影响或负向性影响，挖掘出解释变量对事故经济损失的影响程度； 所述贝叶斯随机参数GB2模型中： 随机变量的概率密度函数如下： 式中， a为形状参数，决定经济损失分布的峰值与尾部厚度； p为较小经济损失的事故概率； q为重大经济损失事故的概率； Bp,q为B函数； λ反映事故的经济损失水平，为尺度参数，控制损失的整体水平和范围，其计算式如下： λ＝expβ′x＝expβ+β+β+...+β，式中， x为影响渔船事故经济损失的协变量向量； β为x对应的系数向量； k为协变量个数； 随机变量的第k阶矩如下：

如需购买、转让、实施、许可或投资类似专利技术，可联系本专利的申请人或专利权人宁波大学，其通讯地址为：315211 浙江省宁波市江北区风华路818号；或者联系龙图腾网官方客服，联系龙图腾网可拨打电话0551-65771310或微信搜索“龙图腾网”。

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