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基于ARIMA、LS-SVM和BP神经网络组合模型的航空运输飞行事故征候预测 被引量：15
1
作者 梁文娟 李雪艳 《安全与环境工程》 CAS 北大核心 2018年第1期130-136,共7页
应用差分自回归移动平均模型(ARIMA)、最小二乘支持向量机模型(LS-SVM)和BP神经网络模型(BPNN)的组合模型,对某航空公司运输的月度飞行事故征候万时率进行预测分析。首先,利用2008—2016年某航空公司的事故征候、飞行小时、航空器数量... 应用差分自回归移动平均模型(ARIMA)、最小二乘支持向量机模型(LS-SVM)和BP神经网络模型(BPNN)的组合模型,对某航空公司运输的月度飞行事故征候万时率进行预测分析。首先,利用2008—2016年某航空公司的事故征候、飞行小时、航空器数量、原油价格等历史数据建立ARIMA模型,应用SPSS软件进行模型拟合,获取飞行事故征候万时率的线性部分;然后,利用LS-SVM和BP神经网络建模,获取飞行事故征候万时率的非线性部分;最后,利用DS证据理论,实现三者的融合,获得ARIMA+LS-SVM+BPNN组合模型,利用组合模型对2017年1至3月该航空公司的月度飞行事故征候万时率进行预测,并用实际数据进行了验证。结果表明:组合模型较好地拟合了飞行事故征候万时率的历史序列,并获得了较高的预测精度;组合模型的短期(3个月)预测值与该航空公司飞行事故征候万时率的变化趋势完全一致,且预测精确度可接受。该研究可为航空公司安全与运行的趋势分析与判断提供数据依据,也可为航空公司制定针对性的飞行事故征候防控方案提供帮助。 展开更多
关键词 飞行事故征候万时率 组合模型 差分自回归移动平均模型 最小二乘支持向量机模型 BP神经网络模型 航空安全
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一种新的飞行事故征候率监视与控制方法 被引量：1
2
作者 杜毅 《中国安全科学学报》 CAS CSCD 北大核心 2010年第10期119-122,共4页
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... 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。 展开更多
关键词 民用航空 飞行事故征候率 警戒值 正态分布 拟合优度检验
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飞行事故征候率的监视与控制
3
作者 杜毅 《民航科技》 2008年第4期1-2,共2页
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。
关键词 民用航空器 飞行事故征候率 警戒值控制图
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