弱化缓冲算子修正的民航不安全事件离散灰色预测

发布时间：2018-09-07 09:35

【摘要】：为了掌握民航不安全事件的发展状况,并据此制定民航企事业单位的安全绩效考核指标,在民航不安全事件灰色预测的基础上引入离散灰色预测和弱化缓冲算子理论,基于中国民航2004—2013年不安全事件数据建立了弱化缓冲算子修正的离散灰色预测(DGM(1,1))模型。通过中国民航2014—2015年不安全事件数据对模型进行检验,结果表明,弱化缓冲算子修正的离散灰色预测(DGM(1,1))模型的预测精度明显高于灰色预测(GM(1,1))模型和离散灰色预测(DGM(1,1))模型,其中2阶平均弱化缓冲算子修正的离散灰色预测(DGM(1,1))模型预测精度最高,采用该模型对2016—2020年我国民航不安全事件数进行了预测,预测结果为14 095、14 910、15 773、16 685、17 650。
[Abstract]:In order to grasp the development of civil aviation unsafe events and to formulate the safety performance evaluation index of civil aviation enterprises and institutions, the discrete grey prediction and the weakening buffer operator theory are introduced on the basis of grey prediction of civil aviation unsafe events. Based on the data of CAAC unsafe events from 2004 to 2013, a modified discrete grey prediction (DGM (_ 1 / 1) model with weakening buffer operator is established. The model is tested by the unsafe incident data of CAAC in 2014-2015. The results show that the prediction accuracy of the modified model is significantly higher than that of the grey prediction model (GM (1) and the discrete grey prediction model (DGM (1 1), and the prediction accuracy of the model is obviously higher than that of the grey prediction model (GM (1) and the discrete grey prediction model (DGM (1). The second order average weakening buffer operator modified discrete grey prediction model (DGM (1 / 1) has the highest prediction accuracy. This model is used to predict the number of civil aviation unsafe events in China from 2016 to 2020. The forecast result is 14 095 / 14 910 / 15 773N 16 68517 650.
【作者单位】： 中国民航大学经济与管理学院;
【基金】：中央高校基本科研业务费中国民航大学专项(3122015B001)
【分类号】：N941.5;V328

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本文编号：2227873