基于模糊均生函数和最优子集回归的飞行事故率预测

为有效预防飞行事故的发生,针对飞行事故率具有随机波动性和趋势性的特点,采用模糊均生函数(FMGF)和最优子集回归(OSR)建立飞行事故率预测模型。该方法把FMGF延拓序列作为预测因子加入OSR方程,将FMGF分析和因子筛选相结合作OSR,进而对飞行事故率进行预测。通过对美国空军1988—2004年的飞行事故率进行拟合预测,结果表明:将FMGF模型和OSR模型有机结合,能够有效刻画飞行事故率的随机波动特性,并且其预测结果的相对误差也较小。

飞机飞行事故率预测建模与仿真研究

研究飞机飞行事故率准确预测问题,飞行事故率的变化受到自然资源、环境、经济、社会和科技等多种因素影响,因素间关系复杂,导致飞行事故率的非线性变化,传统或单一预测方法难以获得较高的预测精度。为了提高飞行事故率预测精度,提出一种时间序列法和支持向量机组合的飞行事故率预测模型。模型首先分别用时间序列法和支持向量机对飞行事故率的规律发生部分和随机变化部分预测,采用线性回归确定两个预测结果的权值,通过权值计算获得飞行事故率预测结果。仿真结果表明,组合模型有效提高了飞行事故率预测精度,可为航空安全管理提供了有效的预测方法。

基于LS-SVM的飞机飞行事故率的预测建模

针对飞行事故率预测建模难的问题,基于统计学习理论,采用LS-SVM方法,建立了飞行事故率的预测模型。仿真试验结果表明,LS-SVM具有很高的建模精度和较强的泛化能力,从而验证了该方法的有效性和先进性。

飞行事故征候率警戒值的研究

为了改进民用航空飞行安全的监控手段,探讨了一种飞行事故征候率的监视和控制方法。依据中国民用航空各月飞行事故征候率统计数据,通过进行概率分布形态假设检验,证明了飞行事故征候万时率和万次率均服从正态分布和Weibull分布。基于正常情况下事故征候率超出警戒值的概率小于0.1%的假设,分别给出了飞行事故征候率服从正态分布与服从Weibull分布时的警戒值。计算结果表明两种不同概率分布所得到的警戒值相对差仅为1%左右。鉴于飞行事故征候率数值非负的特性,推荐首选Weibull分布确定警戒值。另外,还依据警戒值给出了飞行事故征候率的监视和控制图,并给出了飞行事故征候率的控制准则。研究结论对于民用航空安全的监视与控制具有一定的参考应用价值。

一种新的飞行事故征候率监视与控制方法

为了改进民用航空飞行安全的监控手段,探讨了一种飞行事故征候率的监视和控制方法。通过采用W检验法,对中国民航2008年各月飞行事故征候率统计数据进行正态分布拟合优度检验。结果表明:在10%的显著水平下,飞行事故征候率总体服从正态分布。假设正常情况下,飞行事故征候率超过警戒值的概率仅为0.1%,选择该概率为确定警戒值的标准。根据前一年12个月的飞行事故征候率统计数据和确定警戒值的标准,以子样均值作为母体均值估计量,子样无偏方差的平方根作为母体标准差的估计量,可计算出当年飞行事故征候率警戒值;此外,还提出了控制民用航空安全水平的准则。

基于D-S证据理论的飞行事故预测模型

为提高飞行事故的预测精度,提出一种基于D-S证据理论的组合预测模型。该模型分别采用时间序列、BP神经网络和最小二乘支持向量机对飞行事故率进行预测,通过对待测年份之前的飞行事故的预测误差分析,计算出相应的基本信任分配函数,并借助D-S证据理论对三种预测模型进行融合,将融合结果作为飞行事故率预测模型的权重,从而得出待测年份的飞行事故预测结果。以美国空军A类飞行事故数据对该组合模型进行验证,结果表明组合预测模型能够较准确地预测飞行事故率,且模型精度优于任何单一预测模型。

基于信息处理模型的机组行为与事故关系的研究

人的行为失误是飞行事故的最主要原因,分析飞行事故必须以机组行为的研究为基础。本文基于人的信息处理模型,建立人信息处理过程中信息获取、信息分析和信息执行三个阶段与事故发生率之间的关系模型。结果表明,信息分析和获取过程对事故的发生影响较大,信息执行过程对事故的发生影响较小。

飞行事故征候率的监视与控制

本文提出了民用航空器飞行事故征候率警戒值的确定方法，给出了民用航空器飞行安全控制准则。它对中国民航的飞行安全具有一定的应用价值。