民航不安全事件數據的預測推理與風險識別.pdf

1、隨著我國國民經濟水平的提高，航空運輸業(yè)得到了飛速發(fā)展，選擇航空出行方式的人們也日益增多，加之連續(xù)發(fā)生的幾起重大空中交通事故，安全問題成為了人們時下的熱點話題。先前的研究主要從人、機、環(huán)境、管理四個方面對航空安全進行風險調查和估算，對民航不安全事件的研究起步較晚。傳統(tǒng)的數據挖掘方法雖然可以達到特征分析的效果，但很難達到對不完整民航事件進行預測推理及對含噪聲的完整民航事件進行風險識別的目的。因此，文中主要圍繞這兩個問題展開研究，建立了相應的

2、模型，并通過實例進行了驗證。具體內容安排如下:
　　(1)民航不安全事件波動特性分析
　　對本文所研究的民航不安全事件做了分類與描述，分別采用統(tǒng)計分析、時間序列分析及關聯(lián)規(guī)則分析三種方法對民航不安全事件的波動特性進行了深入探索。通過總結以上幾種傳統(tǒng)數據挖掘方法的優(yōu)缺點，提出了本文有待解決的兩個重要問題:民航不完整事件的預測推理和含噪不安全事件數據的風險識別。
　　(2)基于貝葉斯網絡的不完整民航事件的預測推理
　

3、　針對當前民航不安全事件中存在大量不完整數據的情況，本文依賴于貝葉斯關聯(lián)網絡對未知風險因素作出了合理的推斷和預測。在將完整數據與不完整數據分組的前提下，采用爬山搜索與評分函數相結合的算法，得到了與完整不安全事件數據擬合最優(yōu)的網絡結構;并依賴團樹傳播算法的優(yōu)勢，對民航不安全事件實例中缺少風險因素的不完整事件進行了預測推理和關聯(lián)分析，保證了數據的完整性，為航空事故調查提供了參考。
　　(3)基于CEEMD的民航不安全事件風險識別