基于模糊DEMATEL BN的管制单位动态风险评估

为研究管制单位风险的动态性,提高风险评估的准确性,预防风险事故的发生,提出基于毕达哥拉斯模糊、试验与评估实验室(Decision Making Trial and Evaluation Laboratory,DEMATEL)、贝叶斯网络(Bayesian Network,BN)和模糊损失率的管制单位动态风险评估模型。首先识别管制单位风险因素;其次应用毕达哥拉斯模糊和DEMATEL模型探究风险因素之间的相互关系;再次将因素间的相互关系映射到BN,构建管制单位风险演化过程;然后确定先验概率,并以前兆数据作为输入信息,推导计算管制单位的动态风险概率;最后利用模糊损失率量化风险后果,计算管制单位的动态风险评估值。以某管制单位为例,对构建的管制单位动态风险评估模型进行了实证研究。结果表明:特情处置预案不合理等高严重后果概率持续上升的风险因素是该管制单位的风险管控的重点;t1~t5时间段该管制单位的动态风险评估值从1.035×10-2上升到1.1063×10-2。构建的管制单位动态风险评估模型克服了管制传统风险评估模型无法捕捉动态特征和过度依靠专家经验的不足,提高了评估的准确性,为管制单位控制和减少风险提供了决策支持。

管制单位质量安全绩效关键因素识别与评价

为推进管制单位绩效型组织建设,提高管制单位质量安全绩效评价水平,首先依托标准法规的管理要点识别过程因素,从航班运行安全、航班正常性和服务质量3个方面识别结果因素;运用斯皮尔曼相关系数法,确定影响管制单位质量安全绩效的关键因素;然后构建基于三角模糊熵权法的物元可拓云管制单位质量安全绩效评价模型;最后以某地区管制单位为例,运用该评价模型确定绩效等级。结果表明:管理者的承诺、风险管理、管制原因导致的不安全事件状况等9项因素是该管制单位质量安全绩效的关键因素;该单位的绩效等级为"良好"。另外,这一评价模型能解决评价过程中模糊性、随机性及指标不相容的问题。