本文關(guān)鍵詞：基于BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的高原復(fù)雜機(jī)場(chǎng)終端區(qū)飛行績(jī)效評(píng)估，，由筆耕文化傳播整理發(fā)布。

【摘要】：飛行績(jī)效評(píng)估是加強(qiáng)民航安全運(yùn)行監(jiān)管的重要途徑之一,良好的高原復(fù)雜機(jī)場(chǎng)飛行績(jī)效對(duì)于保障高原機(jī)場(chǎng)運(yùn)行安全、提升安全運(yùn)行效率具有重要意義。但目前由于我國(guó)高原機(jī)場(chǎng)安全運(yùn)行監(jiān)管和保障經(jīng)驗(yàn)的欠缺,還沒(méi)有一套完善的飛行績(jī)效評(píng)估體系,對(duì)于績(jī)效的量化評(píng)估不很理想。本文針對(duì)高原復(fù)雜機(jī)場(chǎng)終端區(qū)飛行員的眼動(dòng)特征與飛行績(jī)效評(píng)估問(wèn)題進(jìn)行了以下研究：第一,通過(guò)進(jìn)一步整理和挖掘眼動(dòng)與績(jī)效實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù),重點(diǎn)采用重復(fù)測(cè)量與多變量方差法分析了不同環(huán)境復(fù)雜度和任務(wù)難度條件對(duì)其注視時(shí)間、注視次數(shù)等眼動(dòng)參數(shù)的交互影響,基于馬爾科夫鏈探索了不同缺氧條件對(duì)飛行員注意轉(zhuǎn)移規(guī)律的影響,充分完善了課題組前期的研究結(jié)論；第二,應(yīng)用Google Earth軟件對(duì)三個(gè)高原機(jī)場(chǎng)非缺氧組和缺氧組的飛行軌跡進(jìn)行仿真還原,完成了對(duì)特殊航段、特殊點(diǎn)高度、平均坡度信息以及相同機(jī)場(chǎng)環(huán)境中對(duì)照組與實(shí)驗(yàn)組飛行軌跡的差異分析,可視化的飛行軌跡分析豐富了飛行訓(xùn)練質(zhì)量與績(jī)效定性評(píng)估的方法與內(nèi)容；第三,基于以上分析結(jié)果和已有研究結(jié)論,采用文獻(xiàn)研究和專家函詢的形式提取了高原復(fù)雜機(jī)場(chǎng)終端區(qū)飛行績(jī)效的評(píng)估指標(biāo),并利用偏相關(guān)分析確定了構(gòu)建高原復(fù)雜機(jī)場(chǎng)飛行績(jī)效評(píng)估模型的7項(xiàng)關(guān)鍵指標(biāo)；最后用所確定的績(jī)效關(guān)鍵評(píng)估指標(biāo),以MATLAB為建模平臺(tái)構(gòu)建了基于BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的高原復(fù)雜機(jī)場(chǎng)終端區(qū)飛行績(jī)效評(píng)估模型,完成了模型的訓(xùn)練、測(cè)試與性能預(yù)測(cè)。此模型收斂程度較高、誤差較小,具有良好的績(jī)效評(píng)估水平。本文基于高原復(fù)雜機(jī)場(chǎng)飛行員眼動(dòng)和績(jī)效實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)的挖掘旨在進(jìn)一步探討飛行員注意眼動(dòng)與飛行績(jī)效的關(guān)系,構(gòu)建的基于BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的高原復(fù)雜機(jī)場(chǎng)終端區(qū)飛行績(jī)效評(píng)估模型是以實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)為驅(qū)動(dòng)進(jìn)行飛行績(jī)效評(píng)估的探索研究,對(duì)未來(lái)深入開(kāi)展以大數(shù)據(jù)為驅(qū)動(dòng)的民航飛行安全績(jī)效量化評(píng)估具有重要的借鑒意義。
【關(guān)鍵詞】：高原復(fù)雜機(jī)場(chǎng) 飛行績(jī)效 BP網(wǎng)絡(luò)模型 績(jī)效評(píng)估
【學(xué)位授予單位】：中國(guó)民用航空飛行學(xué)院
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2016
【分類(lèi)號(hào)】：TP183;V328
【目錄】：

• 摘要6-7
• Abstract7-11
• 第一章 緒論11-24
• 1.1 選題依據(jù)與背景11-12
• 1.1.1 課題來(lái)源11
• 1.1.2 選題依據(jù)與背景情況11-12
• 1.2 研究目的及意義12
• 1.2.1 課題研究目的12
• 1.2.2 課題研究的意義12
• 1.3 國(guó)內(nèi)外研究動(dòng)態(tài)12-19
• 1.3.1 高原復(fù)雜環(huán)境的相關(guān)研究12-15
• 1.3.2 眼動(dòng)與績(jī)效研究進(jìn)展15-19
• 1.4 研究數(shù)據(jù)來(lái)源19-22
• 1.5 研究?jī)?nèi)容與技術(shù)路線22-24
• 1.5.1 主要研究?jī)?nèi)容22
• 1.5.2 研究技術(shù)路線22-24
• 第二章 高原復(fù)雜機(jī)場(chǎng)飛行員眼動(dòng)數(shù)據(jù)挖掘24-42
• 2.1 視覺(jué)特征研究的眼動(dòng)基礎(chǔ)24-25
• 2.2 眼動(dòng)數(shù)據(jù)挖掘與處理方法介紹25-26
• 2.2.1 重復(fù)測(cè)量設(shè)計(jì)的方差分析25
• 2.2.2 馬爾科夫狀態(tài)轉(zhuǎn)移理論25-26
• 2.3 高原復(fù)雜機(jī)場(chǎng)飛行員眼動(dòng)特征分析26-33
• 2.3.1 眼動(dòng)指標(biāo)數(shù)據(jù)處理結(jié)果及分析28-32
• 2.3.2 討論32-33
• 2.4 基于馬爾科夫鏈的飛行員注意轉(zhuǎn)移規(guī)律分析33-40
• 2.4.1 求解飛行員注視一步狀態(tài)轉(zhuǎn)移概率33-35
• 2.4.2 注視區(qū)域間一步轉(zhuǎn)移模式分析35-40
• 2.5 本章小結(jié)40-42
• 第三章 高原復(fù)雜機(jī)場(chǎng)飛行員的績(jī)效實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)挖掘42-54
• 3.1 績(jī)效研究理論基礎(chǔ)42
• 3.2 飛行績(jī)效實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)分析42-51
• 3.2.1 九寨機(jī)場(chǎng)終端區(qū)飛行軌跡分析43-46
• 3.2.2 拉薩機(jī)場(chǎng)終端區(qū)飛行軌跡分析46-49
• 3.2.3 邦達(dá)機(jī)場(chǎng)終端區(qū)飛行軌跡分析49-51
• 3.3 討論51-53
• 3.4 本章小結(jié)53-54
• 第四章 高原復(fù)雜機(jī)場(chǎng)終端區(qū)飛行績(jī)效關(guān)鍵評(píng)估指標(biāo)提取54-65
• 4.1 高原復(fù)雜機(jī)場(chǎng)終端區(qū)復(fù)雜因素源的確定54-56
• 4.1.1 終端區(qū)復(fù)雜性概述54
• 4.1.2 終端區(qū)復(fù)雜因素源的選取54-56
• 4.2 基于眼動(dòng)指標(biāo)的飛行績(jī)效評(píng)估指標(biāo)確定56-57
• 4.3 終端區(qū)飛行績(jī)效關(guān)鍵評(píng)估指標(biāo)確定57-63
• 4.4 本章小結(jié)63-65
• 第五章 基于BP網(wǎng)絡(luò)的高原復(fù)雜機(jī)場(chǎng)終端區(qū)飛行績(jī)效評(píng)估模型65-81
• 5.1 BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)原理65
• 5.2 基于BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的飛行員績(jī)效評(píng)估模型的設(shè)計(jì)與實(shí)現(xiàn)65-75
• 5.2.1 BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型的設(shè)計(jì)65-68
• 5.2.2 BP網(wǎng)絡(luò)算法確定與優(yōu)化68
• 5.2.3 BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型的實(shí)現(xiàn)68-75
• 5.3 高原復(fù)雜機(jī)場(chǎng)終端區(qū)飛行績(jī)效評(píng)估模型的預(yù)測(cè)性能75-79
• 5.4 討論79-81
• 總結(jié)與展望81-83
• 參考文獻(xiàn)83-87
• 附錄87-89
• 攻讀碩士學(xué)位期間取得的學(xué)術(shù)成果89-90
• 致謝90

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