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航班运行控制风险评估精度提升方法
被引量:
1
1
作者
谢春生
杨志远
+1 位作者
刘锟
王岩韬
《安全与环境学报》
CAS
CSCD
北大核心
2022年第3期1227-1234,共8页
为了解决航班风险评估精度不足的问题,对某航空公司225个航班运行数据进行统计和分析,运用Lasso和随机森林算法、粗糙集分析和支持向量机、主成分分析与RBF神经网络结合3类算法,使用相同训练集和测试集构建风险评价模型。结果表明:随机...
为了解决航班风险评估精度不足的问题,对某航空公司225个航班运行数据进行统计和分析,运用Lasso和随机森林算法、粗糙集分析和支持向量机、主成分分析与RBF神经网络结合3类算法,使用相同训练集和测试集构建风险评价模型。结果表明:随机森林算法分类精度为88%;主成分分析与支持向量机算法合用分类精度由64%提升至86%;非线性主成分分析与RBF神经网络算法合用精度由52%提升至80%。综合3类算法的精度适用范围,构建混合模型,其最终分类结果精度可高达94%;并且,经过K折稳定性检验验证了方案的可用性和可靠性。
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关键词
安全工程
航班运控风险
风险评估
lasso与rf
支持向量机
RBF神经网络
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职称材料
题名
航班运行控制风险评估精度提升方法
被引量:
1
1
作者
谢春生
杨志远
刘锟
王岩韬
机构
中国民航大学航空公司人工智能民航局重点实验室
出处
《安全与环境学报》
CAS
CSCD
北大核心
2022年第3期1227-1234,共8页
基金
国家自然科学基金项目(U1933103)。
文摘
为了解决航班风险评估精度不足的问题,对某航空公司225个航班运行数据进行统计和分析,运用Lasso和随机森林算法、粗糙集分析和支持向量机、主成分分析与RBF神经网络结合3类算法,使用相同训练集和测试集构建风险评价模型。结果表明:随机森林算法分类精度为88%;主成分分析与支持向量机算法合用分类精度由64%提升至86%;非线性主成分分析与RBF神经网络算法合用精度由52%提升至80%。综合3类算法的精度适用范围,构建混合模型,其最终分类结果精度可高达94%;并且,经过K折稳定性检验验证了方案的可用性和可靠性。
关键词
安全工程
航班运控风险
风险评估
lasso与rf
支持向量机
RBF神经网络
Keywords
safety engineering
flight operations control risks
risk assessment
lasso
and random forest
support vector machine
RBF neural network
分类号
X949 [环境科学与工程—安全科学]
X951 [环境科学与工程—安全科学]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
航班运行控制风险评估精度提升方法
谢春生
杨志远
刘锟
王岩韬
《安全与环境学报》
CAS
CSCD
北大核心
2022
1
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职称材料
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参考文献
引证文献
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