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。

航空人为差错事故/事件分析(ECAR)模型研究

为深入研究航空人为差错事故/事件的影响因素,以人为差错相关理论为基础,对比分析几种典型的人为差错分析模型;通过借鉴ECCAIRS分析框架,并在基元事件分析(EEAM)逻辑和CCAR396部的分类方法基础上,构建航空人为差错事故/事件分析(ECAR)模型,它从事件层、描述层、原因层和组织因素与改进建议层,分析航空事故和不安全事件的人为差错。此外,还将组织因素概念引入该模型。

GMPC模型在事故征候预测中的实现

事故征候数据的研究对航空安全管理有至关重要的作用，以科学的算法对其预测更是事故预防的关键。以2003~2012年这十年的事故征候数据和运营飞机数据为基础，通过统计运算处理，结合GM（1,1）模型和马尔科夫模型优点，建立GMPC模型，实现动态预测，可为民航安全管理提供决策依据。实践表明，该模型在预测未来一两年的事故征候数据时较为准确，作为短期预测民航安全趋势是可行的。