基于分类变量关联关系的民航不安全事件风险识别

发布时间：2020-07-24 18:18

【摘要】：近年来,民航运输业发展越来越快,然而每年却有多起重大民航事故发生,航空安全形势整体并不乐观。因此加强对航空安全的探究,控制民航事故的发生变的越来越有重要意义。本文主要从两个方面对民航安全问题进行了深入研究:首先对民航不安全事件的特点和数据结构及其相关关系进行了研究。由于民航不安全事件数据结构复杂,为了探究各个分类变量之间的相互关系,本文引入概念树模型,采用多维关联规则挖掘不安全事件各个分类变量之间的潜在关系。同时,为了对那些高度相关但不频繁出现的关联属性进行研究分析,本文设定了两个不同的支持度阈值,与同一个信任度阈值分别组合进行数据挖掘分析。其次,民航不安全事件的风险识别。本文采用小波分解重构的方法对鸟击事件的风险值进行去噪处理,进而对特定时期内的高发风险时段进行风险识别;建立Bow-tie模型对民航不安全事件进行风险分析,以鸟击不安全事件为例,从机场和航路两个方面分别进行了具体实例分析;建立了民航不安全事件发生过程的泊松拟合方法,对未来不安全事件概率进行估计;最后,将关联规则与映射进行结合,对民航不安全事件的致因因素的进行识别,对起关键作用的致因因素重点监控。引入事故致因和风险传递理论,将不安全事件致因因素归纳成“人-机-环-管”四个维度,利用关联规则的挖掘,对致因因素进行映射分析,找到各致因因素之间的关键因素,加强对该风险因素的监控,实现对民航不安全事件的控制。
【学位授予单位】：北京交通大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2019
【分类号】：V328.1;O212.1
【图文】：

第六章：对论文最后得出的结论进行总结，提出未来进一步的研宄方向。逡逑１．３．２技术路线逡逑根据本文的研宄内容，提出本文的技术路线如下图１－３所示：逡逑７逡逑

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Ｆｉｇｕｒｅ邋２－４邋Ｐａｒｔｉａｌ邋ａｕｔｏｃｏｒｒｅｌａｔｉｏｎ邋ｆｕｎｃｔｉｏｎ逡逑对该时间序列进行自相关分析，得到一种具有波动性的非平稳序列的自相关逡逑函数图和偏自相关函数，如图２－３，图２－４所示。由图可知，该序列的自相关函数逡逑呈明显的周期性波动，且以周期长度及其整数倍数为阶数的自相关和偏自相关函逡逑数值均显著不为零。逡逑为了进一步分析民航不安全事件的季节性波动特征，对不安全事件数据进行逡逑季节分解处理，得到各个月份的季节因子图，如图２－５所示，分析该图可知，１２个逡逑月周期内的波动规律为：周期内往往会出现两个高峰时段，第一个相对较小的高峰逡逑时段出现在４、５月份，第二个较大的高峰值出现在８、９、１０月份。每年都会出现逡逑两个低峰时段，大约在６月份左右出现第一个低谷，然后１１、１２月份会出现第二逡逑个低谷现象。发现出现这些高峰和低谷的时间段大都是季节变换的时段。因为在４＿逡逑５月、８－１０月这两个时段天气变幻莫测，经常会有闪电、雷鸣、暴雨、大风等灾害逡逑性天气

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本文编号：2769216