基于GBO-Markov模型的空管不安全事件预测方法

发布时间：2018-03-23 10:36

  本文选题：安全管理　切入点：空管不安全事件　出处：《安全与环境学报》2016年04期

【摘要】：空管不安全事件的分析和预测是空管安全管理研究的重要内容。结合灰色GM(1,1)模型和马尔科夫模型的优点,利用平均弱化缓冲算子对2004—2012年空管不安全事件的初始数据进行处理,并根据模型的残差分布情况进行状态分类,建立了空管不安全事件的灰色缓冲算子马尔科夫预测(GBO-Markov)模型。通过预测2013、2014年空管不安全事件数,对模型进行了交叉检验,灰色缓冲算子马尔科夫预测(GBO-Markov)模型的平均相对误差从57.31%(传统GM(1,1)模型)降低到15.77%,该模型可用于民航空管的不安全事件预测。
[Abstract]:The analysis and prediction of the unsafe events in air traffic control is an important part of the research on the safety management of air traffic control. Combined with the advantages of the grey GM1 / 1) model and the Markov model, the initial data of the unsafe events in air traffic control from 2004 to 2012 are processed by using the average weakening buffer operator. According to the residual distribution of the model, a grey buffer operator Markov predictor GBO-Markovo model is established. The model is cross-checked by predicting the number of unsafe events in 2013 and 2014. The average relative error of GBO-Markov-grey buffer operator model is reduced from 57.31 to 15.77. The model can be used to predict unsafe events in civil aviation air traffic control.
【作者单位】： 中国民航飞行学院空管学院;电子科技大学计算机科学与工程学院;中国民航飞行学院空管中心;
【基金】：国家自然基金委与中国民用航空局联合资助项目(U1433126) 民航局科技项目(20150203) 中国民航飞行学院科研基金项目(J2014-63,J2015-50)
【分类号】：V355.1;V328

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本文编号：1653088