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基于BP神经网络的海南航空公司飞行安全研究

发布时间:2017-05-28 03:01

  本文关键词:基于BP神经网络的海南航空公司飞行安全研究,由笔耕文化传播整理发布。


【摘要】:航空公司是航空运输的重要载体,其飞行安全管理水平的高低关系到乘客的生命安全。我国民航经过多年的努力,在安全管理上形成了具有自己特色且与国际民航接轨的飞行安全管理体系。然而,随着越来越多的机场、航线陆续投入使用,航班数量日益增加,航空事故的发生频率也逐年增长,航空公司飞行安全管理工作面临严峻的考验。研究航空公司飞行安全管理水平,可以更好的了解影响航空公司飞行安全管理的关键因素,通过制定相应措施来控制这些关键因素,降低航空公司飞行安全风险,这对提高航空公司飞行安全管理水平来说非常必要。 本文以海南航空公司为研究对象,引入BP人工神经网络来评价海南航空公司飞行安全管理水平,详述BP神经网络的算法,并分析了BP神经网络的应用局限性。本文对一些大众化的指标影响因素进行重要性分析,对影响飞行安全的指标进行了初步的筛分,根据飞行安全评价指标的构建原则以及海南航空公司本身的飞行安全管理情况,构建了海南航空公司飞行安全评价指标体系。利用海南航空公司的实际指标数据为样本训练出了BP人工神经网络模型。通过各项实例检验,证明了BP人工神经网络模型在海南航空公司的飞行安全管理水平评价方面的可行性。论文对海南航空公司飞行安全评价指标体系中安全管理、运行环境、机组资源和飞机因素这4个一级指标下面的17个二级指标逐一进行了灵敏度分析,找出了影响海南航空公司飞行安全管理水平的五个关键指标。分别是安全教育与技术培训管理情况、应急管理培训与实施情况、机组人员违规操作、签派可靠性和机组资源管理能力这些指标。其中安全教育与技术培训管理情况、应急管理培训与实施情况和签派可靠性这三个指标是安全管理一级指标下的二级指标,机组人员违规操作和机组资源管理能力这两个关键指标是机组资源一级指标下的二级指标。在对这些关键指标进行详细分析的基础之上,就海南航空公司的安全管理和机组资源两个方面分别提出了提高安全管理水平和提升机组人员综合素质两个改进对策。 本文的创新之处在于,构建海南航空公司飞行安全评价指标体系所采用的方法,填补了航空领域飞行安全指标体系构建方法上的空白。
【关键词】:飞行安全 BP神经网络 评价指标 灵敏度分析 改进对策
【学位授予单位】:太原理工大学
【学位级别】:硕士
【学位授予年份】:2014
【分类号】:TP183;V328;F562.6
【目录】:
  • 摘要3-5
  • Abstract5-9
  • 1 绪论9-15
  • 1.1 研究背景和立论依据9-12
  • 1.1.1 研究背景9-10
  • 1.1.2 立论依据10-12
  • 1.2 研究目的和意义12-13
  • 1.2.1 研究目的12
  • 1.2.2 研究意义12-13
  • 1.3 研究方法13-15
  • 2 相关理论及文献综述15-27
  • 2.1 航空安全管理理论15-18
  • 2.2 安全管理体系(SMS)18-20
  • 2.2.1 安全管理体系(SMS)的基本概念和特点18-19
  • 2.2.2 安全管理体系(SMS)的四大支柱19-20
  • 2.3 BP神经网络理论20-22
  • 2.4 国内外研究现状22-27
  • 2.4.1 国外研究现状22-23
  • 2.4.2 国内研究现状23-27
  • 3 海南航空公司飞行安全管理现状27-35
  • 3.1 海南航空公司情况介绍27
  • 3.2 海南航空公司飞行安全管理概况27-35
  • 3.2.1 海南航空公司安全组织机构27-30
  • 3.2.2 海南航空公司安全事件分类30-33
  • 3.2.3 海南航空公司安全处置程序33-35
  • 4 BP神经网络评价模型构建35-41
  • 4.1 BP神经网络模型基本算法35-38
  • 4.2 BP模型的参数确定38
  • 4.3 BP神经网络模型误差检验38-39
  • 4.4 BP神经网络模型的局限性39-41
  • 5 基于BP神经网络评价模型的海南航空公司飞行安全评价41-57
  • 5.1 海南航空公司飞行安全评价指标体系确定41-49
  • 5.1.1 海南航空公司飞行安全评价指标体系构建原则41-43
  • 5.1.2 海南航空公司飞行安全影响因素分析43-48
  • 5.1.3 海南航空公司飞行安全评价指标体系构建48-49
  • 5.2 指标数据处理49-51
  • 5.2.1 指标数据收集49
  • 5.2.2 指标数据初步处理49-51
  • 5.3 海南航空公司BP人工神经模型计算51-53
  • 5.4 海南航空公司飞行安全关键指标灵敏度检验53-57
  • 5.4.1 灵敏度检验53-54
  • 5.4.2 关键指标的确定与分析54-57
  • 6 海南航空公司飞行安全管理改进对策57-65
  • 6.1 提高海南航空公司安全管理水平57-60
  • 6.1.1 完善安全管理体系57-58
  • 6.1.2 制定安全管理措施58-60
  • 6.1.3 取得质量保证60
  • 6.2 提升机组人员综合素质60-65
  • 6.2.1 构建公司安全文化60-61
  • 6.2.2 进行安全培训61
  • 6.2.3 机组人员应急救护培训61-65
  • 7 结论与展望65-67
  • 参考文献67-71
  • 致谢71

【参考文献】

中国期刊全文数据库 前10条

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2 李亮;胡剑波;隋晓奎;高鹏;;基于模糊理论的多属性航空安全风险评估[J];控制工程;2007年S2期

3 谭鑫;牟海鹰;;空中交通管制员的情境意识与航空安全[J];中国安全生产科学技术;2006年05期

4 岳仁田;尹小贝;白福利;;航空安全风险管理模式探讨[J];中国安全生产科学技术;2007年02期

5 史亚杰;陈艳秋;;航空安全信息管理的问题与对策[J];中国安全生产科学技术;2010年03期

6 王清晨;毛全新;;实施民航企业安全管理体系的十大关键环节[J];中国民用航空;2009年05期

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10 李钊;;空中交通管制员的情境意识与航空安全[J];中国科技信息;2013年24期


  本文关键词:基于BP神经网络的海南航空公司飞行安全研究,由笔耕文化传播整理发布。



本文编号:401718

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