大数据视角下航空事故调查中安全建议的研究

发布时间：2021-08-21 00:30

　　航空事故/事件发生后,负责事故调查的相关机构会针对调查中发现的航空系统中存在的隐患提出相应的安全建议。安全建议是事故调查中重要的组成部分之一,是事故调查的核心,能够在预防同类事故的再次发生方面发挥重要作用。安全建议在安全管理中充当着极其重要的角色,能够给航空安全管理人员提供管理的重点和方向,因此对安全建议进行深入挖掘显得越来越重要。与此同时,安全建议具有简短、数量大、内容复杂的特点。为了挖掘出安全建议中更多的信息,本文基于现有的安全建议数据,分别采用词频分析法、聚类分析法以及思维导图三种大数据分析方法对其进行分析研究,探索安全建议内容上的特点,以期能够给航空相关人员提供参考,最终提高中国航空的安全水平。本文的主要工作如下:首先,运用词频分析方法对中美安全建议中的关键词进行了研究,结果表明:两者涉及到“飞行员/机组”、“程序/规章”、“机器/设备”、“训练/培训”这四个方面的安全建议最多,证明了以上是航空安全管理的重点和方向。另外,研究发现,中国的安全建议提给航空公司的最多,而美国则提给FAA的最多,在程序规章方面,中国更多强调符合规章,而美国强调规章修订。其次,运用聚类分析方法对中美安... 

【文章来源】：中国民航大学天津市

【文章页数】：73 页

【学位级别】：硕士

【部分图文】：

NLPIR工作界面

中国民航大学硕士学位论文结果不太理想。通常大多数分词软件中都会有一个专门的辅助词典，而且根据研究的文本内容不同，用户会设置不同类别的词典来帮助分词。本文中对于安全建议的研究同样需要设置一个民航专业词汇的词典，这样软件在分词时会根据民航专业词典自动识别文本中的专业词汇，从而能够有效地提高分词的准确性，最终的输出结果也会更加可靠。由于 NLPIR 中存在导入辅助词典的功能，因此本文收集了民航专业词汇1607 个，然后在软件运行的过程中导入其分词词典中，这样软件就会自动扫描导入的民航专业词汇，若扫描到某个词，软件会将其进行标记，从而能够正确的将其提取出来，例如“空中交通管制”，软件会把它看作一个词，而不会被切分成“空中、交通、管制”三个词语。民航部分专业词汇如图 4-3 所示：

图 4-4 单个词频统计界面另外，在英文的安全建议中存在很多由多个单词组成的词组（例如，advisorycircular、federal aviation administration），而此工具又没法识别这些民航专业词汇，因此对于英文的安全建议不但要统计单个词的词频大小也要统计词组的词频大小，这样才有实际意义。词组统计工作界面如图 4-5所示：


本文编号：3354515