基于ARIMA与LS-SVM组合模型的飞行事故征候预测

发布时间：2018-06-20 17:13

本文选题：安全工程 + 差分自回归移动平均模型　；参考：《安全与环境学报》2017年05期

【摘要】：应用差分自回归移动平均模型(ARIMA)和最小二乘支持向量机(LS-SVM)的组合模型,对某航空公司的月度事故征候万时率进行了预测分析。对2008—2016年某航空公司的事故征候、飞行小时、航空器数量等历史数据建立ARIMA模型,应用SPSS软件进行模型拟合,获得事故征候万时率的线性部分;随后利用LS-SVM分析ARIMA模型的残差,获取非线性部分,最终通过二者之和获得ARIMA+LSSVM组合模型。对2017年1—3月的月度事故征候万时率进行了预测,并用实际数据验证。结果表明:ARIMA(1,1,1)(1,1,1)12模型较好地拟合了事故征候万时率的历史序列,LS-SVM模型对残差的拟合获得了较好的精度;组合模型的短期(3个月)预测值与航空公司事故征候万时率的趋势完全一致,且预测精确度可接受。
[Abstract]:The combined model of ARIMA and LS-SVM is used to predict the monthly accident rate of an airline. Arima model is established for the historical data of accident symptom, flight hours and aircraft quantity of a certain airline from 2008 to 2016, and the linear part of the accident occurrence rate is obtained by using SPSS software to fit the model. Then the residual error of Arima model is analyzed by LS-SVM, and the nonlinear part is obtained. Finally, Arima LSSVM combination model is obtained by the sum of the two. This paper forecasts the monthly accident rate of January to March 2017, and verifies it with actual data. The results show that the model of 1 / 1 / 1 / 1 / 1 / 1 / 1 / 1 / 1 / 1 / 1 / 1 / 1 / 1 / 1 / 1 / 1 / 1 / 1 / 1 / 1 / 1 / 1 / 1 / 1 / 1 / 1 / 1 / 1 / 1 / 1 / 1 / 1 / 1 / 1 / 1 / 1 / 1 / 1 / 1 / 1 / 1 / 1 of 1 / 1 / 1 / 1 / 1 / 1 / 1 / 1 / 1 / 1 / 1 / 1 of 1 / 1 / 1 / 1 / 1 The accuracy of prediction is acceptable.
【作者单位】：中国民航大学飞行技术学院;中国民航大学理学院;
【基金】：民航局应用技术研发项目(20150204) 中央高校基本科研业务费项目(3122014D044)
【分类号】：V328.2

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