基于系统动力学的民航旅客安保演化博弈研究

针对民航旅客安保的严峻形势,在民航公安机关与民航风险旅客有限理性的前提下建立了民航旅客安保的演化博弈模型,研究双方策略选择的影响因素和相互作用机制,并在此基础上使用系统动力学分析工具对不同参数进行模拟仿真。仿真结果表明,通过加大对旅客违法行为的处罚力度、提升安全投入、提高情报研判水平、加强对公安机关的绩效考核有助于降低民航旅客犯法的概率,初步成果已成功应用于S机场。

基于深度学习的民航安检和航班预警研究

【目的】基于数据分析进行分级分类安检,提升机场安全检查的工作效率和用户体验。【方法】针对民航乘客安检最为关注的时效问题,提出一种特征级的深度学习方法,基于民航数据库和公安数据库,构建包括时序特征、空序特征、环境特征三层深度神经网络,通过训练获得联合表示层——旅客风险因素,基于此得出旅客安检和航班预警模型。【结果】旅客安检和航班预警模型可以较好地缓解民航安检压力,提前做好高风险旅客和航班的防范处置准备。【局限】只针对大型机场进行分析,结论对小型机场是否适用需要进一步验证。【结论】基于深度学习获得的旅客风险因素构建的预警模型可以有效提升机场安全检查的工作效率和用户体验。

基于民航旅客分级分类方法的差异化安检和旅客风险演化研究

【目的】提高民航安检服务效能和乘客满意度,基于民航旅客分级分类模型输出结果进行差异化安检,并进行民航旅客风险演化系统动力学分析研究。【方法】构建民航旅客分级指标体系,通过定量分析确定各项指标权重,并提出基于深度神经网络的民航旅客分类模型,进而使用系统动力学模拟仿真安全管理措施对民航旅客风险的影响作用。【结果】通过将分级分类模型与差异化安检相结合,实现基于风险的民航旅客精准分流,缓解安保压力,进而基于风险演化推演,在社会安全管控、安保措施以及响应系数三个变量增加30%后,能分别降低民航旅客风险61.65%、29.87%和29.87%,改善旅客乘机体验。【局限】由于个别特殊民航安保事件保密级别较高,无法将其纳入分析范畴。【结论】本文构建了民航旅客分级分类模型以提供民航差异化安检对策,并基于风险系统动力学分析阐释安保措施对于民航旅客风险演化的影响。

基于风险排名和决策树的民航反恐安保风险评估与决策分析研究

【目的】针对民航安保严峻挑战,进行民航反恐风险评估及对应安保决策研究。【方法】基于民航反恐安保风险评估结果,构建民航反恐安保风险决策树,对潜在民航恐怖袭击的概率、威慑效应、替代效应、对策有效性和后果进行决策分析。【结果】基于多种可能的针对民航恐怖袭击威胁及其对策的综合效应分析结果,实现对多种对策的综合作用结果进行评价。【局限】通过分析已发生的恐怖事件,较难实现未发生的恐怖事件的验证。【结论】分解民航恐怖袭击的多层次属性,得出潜在民航恐怖袭击的概率和安保对策,并实现后果分析。