基于鸟击事故征候预测的通用航空安全研究

作为民航运输的两翼之一,通用航空安全水平直接影响民机系统的安全。目前,对通航以及鸟击事故征候进行预测的研究较少,本文根据收集到的美国从事通用航空活动发生鸟击事故征候安全状况数据,采用长短期记忆(long short-term memory,LSTM)神经网络模型对鸟击事故征候数据进行训练和预测。实验结果显示,与传统模型相比,LSTM模型具有更好的预测效果,精确度更高。基于此,提出了预测稳定性更好的LSMT-均方根误差(LSTM-root mean square error,LSTM-R)模型,为通用航空鸟击事故征候预测提供了手段和方法,加强了通用航空安全管理。

基于灰色神经网络的民航事故征候预测模型研究

通过对民航事故征候的分析和预测,掌握民航事故征候的发展趋势,并据此提出相应的安全措施以预防事故发生。在灰色预测基础上,结合神经网络理论,分析民航事故征候的特点,提出民航事故征候的串联灰色神经网络组合预测模型。首先,运用灰色理论弱化数据序列波动性,然后利用神经网络非线性信息处理能力构建模型。同时,根据最近10年民航事故征候统计数据,分别对灰色预测模型、神经网络模型和灰色神经网络模型进行检验,并预测未来3年的民航事故征候数量。利用Matlab软件进行预测仿真,对3种预测方法的精度和特点进行分析和比较。结果表明:民航事故征候的灰色神经网络模型预测精度高于单一的灰色预测模型或神经网络模型,并且所需样本少,运算简便,易于实现。

基于最优变权组合模型的航空运输事故征候预测

为了充分利用航空运输事故征候的数据信息、提高预测精度,采用最优变权组合模型对其进行预测。以灰色Verhulst模型、Brown指数平滑模型及非线性回归模型为单项模型,以样本点处组合预测误差绝对值最小为原则,构建航空运输事故征候的最优变权组合预测模型。根据2002—2011年的相关数据,分别利用单项模型和组合模型预测事故征候万时率。结果表明:未来2 a事故征候万时率分别为0.347和0.331,呈下降趋势;最优变权组合模型能够克服灰色Verhulst模型和回归预测模型不能反映数据波动性及指数平滑预测滞后性的缺陷,其预测稳定性和精度都高于单项预测模型。

民航事故征候的灰色马尔可夫预测

民航事故征候的分析和预测是民航安全研究的重要内容。掌握民航事故征候的发展状况并据此提出相应的安全措施,可减少民航事故的发生。在民航事故征候灰色预测基础上,引入马尔可夫链(Markov Chains)预测理论,建立事故征候的灰色马尔可夫预测模型。该模型具有灰色预测和马尔可夫链预测的优点,不仅提高了对波动性较大的随机变量的预测精度,同时还拓宽了灰色预测的应用范围。对某一航空公司过载大事件的灰色马尔可夫预测和检验分析表明,事故征候的灰色马尔可夫预测模型精度高于GM(1,1)模型预测精度。研究表明,灰色马尔可夫预测模型可用于民航事故征候的预测。

基于ARIMA和BP神经网络的民航事故征候率预测

为掌握民航月度事故征候率的发展趋势,以制定我国民航可接受的安全绩效水平。利用剔除季节因素影响的2010-2016年中国民航月度事故征候率为样本,通过自回归移动平均(ARIMA)模型模拟月度事故征候率的线性特征,以12个月为周期通过BP神经网络模型采用滚动方式模拟月度事故征候率的非线性特征,构建并验证了适合我国民航行业特征的月度事故征候率组合预测模型。结果表明,其平均预测精度达到97. 14%,相比已有的ARIMA和最小二乘支持向量机(LS-SVM)组合模型与ARIMA、LS-SVM和BP神经网络组合模型对月度事故征候率的平均预测精度分别提高了27. 65%与5. 01%;最后运用组合模型预测了我国民航2018年1-12月的事故征候率。

基于集对分析的民航运输事故征候预测模型研究

加强对事故征候的分析、预测和相应的风险管理是民航主动安全管理的重要内容。本文以集对分析中的同异反模式识别的"择近原则"和聚类分析理论为基础,利用相关性分析得出与民航运输事故征候量变化高度相关的因素,并利用事故征候量与其影响因素的历史数据,建立了民航运输事故征候集对分析聚类预测模型,通过对我国2011年民航运输事故征候量的预测,结果表明民航运输事故征候的集对分析聚类预测模型的精度要高于现有的预测模型,并且所需样本少、运算简便,具有较高的实用价值。

基于CBR的飞行事故及事故征候辅助调查方法

为找出事故或事故征候的深层次原因,实现飞行事故及飞行事故征候辅助调查分析的案例推理,总结了飞行事故及飞行事故征候案例的特征,给出了飞行事故及事故征候案例的框架以及基本工作过程图,利用飞行事故及事故征候历史数据建立案例库,在案例检索中采用最近相邻算法计算相似度,最后给出飞行事故及事故征候案例相似度的计算实例。结果证明了该方法的可行性、实用性和有效性。

机组原因导致事故征候的预测研究

在1995—2004年统计数据的基础上,应用二次指数平滑和灰色预测方法分别对2002—2004年的事故征候数进行预测,并对两种预测结果与实际值进行比较和分析,表明二次指数平滑方法预测效果较好。应用二次指数平滑方法对未来5年的事故征候数进行预测。预测结果表明,以机组为原因导致的事故征候数呈上升趋势。结合民航的现实情况分析了出现这种趋势的原因,提出了控制这种趋势的管理对策。

灰色马尔可夫模型在航空事故征候预测中的应用

航空事故征候是航空安全管理的核心内容之一,对其进行科学的预测是预防事故发生的关键。鉴于航空事故征候受多种因素的影响及具有较大随机波动性的特点,结合灰色预测和马尔可夫预测的优点,建立了航空事故征候的灰色马尔可夫预测模型,并应用该模型对我国航空事故征候进行了具体的预测。结果表明,建立的航空事故征候灰色马尔可夫预测模型是可行的,可以作为我国航空事故征候预测的有效工具。

人因(HF)事故与事故征候分类标准及近十二年 中国民航HF事故与事故征候的分类统计报告

事故与事故征候分类标准和统计方法是民航飞行安全的一项基础性安全管理内容。笔者运用Reason的事故链模型制订了人因 (HF)事故与事故征候分类标准 ,并成功地运用于36 1起HF事故征候和 35起飞行事故的统计分析之中 ,获得了以下一些有实用价值的结果 :①不良的机组资源管理 (CRM )技能是影响我国民航飞行安全的主要因素 ;②基本驾驶术较差引起的事故征候率较高 ;③滑行阶段和巡航阶段发生的征候次数和所占百分比高于起飞、爬升、下降以及进近阶段 ;④主要征候类型为偏出、冲出跑道 ,危险接近 ,擦机尾、翼尖、发动机以及地面撞障碍物 ;⑤排在前三位的飞行事故为机组原因造成飞机失控、撞山以及冲出跑道 ;⑥发生次数和百分比排在前四位的机组错误分别是操纵不当、违反规章程序飞行。

焊接结构失效事故征候的灰色马尔科夫预测

焊接结构的可靠性,是锅炉压力容器特种设备安全研究的重要内容。将事故征候的预测研究引入锅炉压力容器特种设备的焊接结构安全分析的研究领域,通过灰色预测理论模型GM(1,1)与马尔科夫链预测理论模型相结合,利用两者的优点,不仅提高了对波动性较大的随机变量的预测结果可靠度,同时延展了灰色预测的应用。结合应用算例,将灰色马尔科夫预测模型与传统的GM(1,1)在焊接结构失效事件的前瞻性预测中的应用进行了对比,灰色马尔科夫预测模型对焊接结构失效事件的预测精度在98%以上,且较GM(1,1)模型预测结果的精度平均提高了近4%,能够消除GM(1,1)模型的固有偏差。灰色马尔科夫预测模型符合对锅炉压力容器特种设备焊接结构安全研究的实际要求。

民航事故征候的灰色预测

运用灰色预测法研究了中国民航1996-2005年事故征候数的变化规律,通过建立事故征候数的灰色预测模型,对未来几年的事故征候数进行了预测,从而为民航灾害的预警管理工作提供科学的决策依据。

2006-2015年间中国民航事故及事故征候的统计分析

为了呈现近十年中国民航事故与事故征候的规律,探讨其成因,以期达到提高民航运行安全的目的,本文对2006-2015年间中国民航发生的56起事故以及2 196起事故征候进行分类统计,并运用对比分析法进行了分析。结果发现:近十年中我国民航运输航空百万架次事故率变化波动较大,呈现先扬后抑的趋势;通用航空事故率有波动上升的趋势;事故征候的万架次率呈上升态势。中国民航事故征候的主要原因是意外天气、地面保障、机械、机组和机务。事故征候的主要类型是鸟击、外来物击伤、发动机停车、雷击。建议:通过提高通用航空的保障和管理水平;实施充分的培训减少机组的差错;借鉴世界先进机场的管理经验提高地面保障能力,达到提高民航安全水平的目的。

我国民机进近着陆阶段飞行事故及事故征候规律分析与预防措施研究

进近着陆是民用飞机整个飞行过程中飞行事故的高发阶段。本文通过统计分析1996年至2005年国内民机进近着陆阶段飞行事故及事故征候,得出了国内飞行事故及事故征候的发生规律,总结了这两个阶段导致事故及事故征候发生的原因,并给出了机场附近净空保护和机组决断能力训练等建议和预防措施。

建立我国航空安全事故征候报告系统的设想

事故征候导致事故的发生 ,对事故征候进行研究可提高航空安全水平。本文对世界各国在飞行事故征候数据收集的报告系统方面进行了较为全面的分析 ,并对在我国建立类似系统的方式进行了初步的探讨。

基于灰色关联的民航西南地区事故/事故征候诱因分析

安全是民航所有工作的根本,通过灰色关联方法对民航西南地区事故/事故征候诱因进行深层次的分析和数据挖掘,找到西南地区事故/事故征候的主要诱因,以此为管理者提供了入手点和决策依据,为西南地区民航安全管理实践提供参考。

基于改进灰色模型预测民航事故征候数

为了减小民航事故发生率,对民航事故征候数进行预测分析,探究事故征候的特征及其分布规律。以中国民航2000—2015年的事故征候数为基础数据,建立了预测中国民航事故征候数的改进灰色加权马尔科夫模型结合更新数据序列的方法,预测了2016—2018年的民航事故征候数,预测平均精度达到90.19%,验证了模型的适用性和精确性。以2000—2018年的事故征候数为基础数据,预测2019—2023年中国民航事故征候数为637、679、720、820、929。提出的利用更新数据序列的方法结合改进的灰色马尔科夫模型,为民航事故征候数的中长期预测提供了一种新方法。

运输航空地面事故征候风险评估方法研究

运输航空地面事故征候的致因有可能与事故相同,但由于严重程度不足而未被引起重视,进而为事故的发生埋下隐患。将变权和相对差异函数引入运输航空地面事故征候风险评估中来,运用变权调整已建立的评价指标的常权,凸显评价指标得分值较低的因素,然后用相对差异函数确定因素在各个安全等级的隶属度,优化因素在指标体系中的重要性,得出运输航空地面事故征候的风险程度,并对影响安全的因素进行分析,有针对性地提出整改措施。实例分析与模糊综合评价计算对比表明,方法能够客观评价机场地面事故征候的风险程度,为机场制定科学有效的整改措施提供理论依据。

近十年中国民航事故及事故征候的统计分析

对1996—2005年我国民航发生的32起事故及1147起事故征候进行统计分析,其结果表明:我国民航事故和事故征候的万架次率及万时率均呈下降态势,机组、机械和机务原因是我国民航事故和事故征候的主要原因,事故征候的主要类型是鸟击、空中停车、偏出/冲出跑道/场外接地,事故征候发生阶段依次为巡航、起飞、着陆、爬升和进近。该研究成果有助于寻找事故和事故征候成因和规律。明确安全管理重点和难点;采取有效的预警和预控对策。

基于起降架次的民航事故征候非线性回归预测

针对民航事故征候预测准确性不足的问题,首先,从事故征候数逐年变化趋势的分析着手,将机场起降架次作为民航业务规模衡量指标,深入探究起降架次对事故征候数的影响。然后,利用三次指数平滑法对起降架次随时间的变化趋势进行预测,在此基础上对事故征候数随航空器起降架次的变化规律进行非线性回归分析,建立基于起降架次的事故征候非线性回归预测模型,并以2000—2015年民航数据为基础,验证预测模型的准确性并根据预测结果提出相关安全管理建议。