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基于GBO-Markov模型的空管不安全事件預(yù)測方法

發(fā)布時間:2018-03-23 10:36

  本文選題:安全管理 切入點:空管不安全事件 出處:《安全與環(huán)境學報》2016年04期


【摘要】:空管不安全事件的分析和預(yù)測是空管安全管理研究的重要內(nèi)容。結(jié)合灰色GM(1,1)模型和馬爾科夫模型的優(yōu)點,利用平均弱化緩沖算子對2004—2012年空管不安全事件的初始數(shù)據(jù)進行處理,并根據(jù)模型的殘差分布情況進行狀態(tài)分類,建立了空管不安全事件的灰色緩沖算子馬爾科夫預(yù)測(GBO-Markov)模型。通過預(yù)測2013、2014年空管不安全事件數(shù),對模型進行了交叉檢驗,灰色緩沖算子馬爾科夫預(yù)測(GBO-Markov)模型的平均相對誤差從57.31%(傳統(tǒng)GM(1,1)模型)降低到15.77%,該模型可用于民航空管的不安全事件預(yù)測。
[Abstract]:The analysis and prediction of the unsafe events in air traffic control is an important part of the research on the safety management of air traffic control. Combined with the advantages of the grey GM1 / 1) model and the Markov model, the initial data of the unsafe events in air traffic control from 2004 to 2012 are processed by using the average weakening buffer operator. According to the residual distribution of the model, a grey buffer operator Markov predictor GBO-Markovo model is established. The model is cross-checked by predicting the number of unsafe events in 2013 and 2014. The average relative error of GBO-Markov-grey buffer operator model is reduced from 57.31 to 15.77. The model can be used to predict unsafe events in civil aviation air traffic control.
【作者單位】: 中國民航飛行學院空管學院;電子科技大學計算機科學與工程學院;中國民航飛行學院空管中心;
【基金】:國家自然基金委與中國民用航空局聯(lián)合資助項目(U1433126) 民航局科技項目(20150203) 中國民航飛行學院科研基金項目(J2014-63,J2015-50)
【分類號】:V355.1;V328

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本文編號:1653088

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