民航事故征候的灰色马尔可夫预测

民航事故征候的分析和预测是民航安全研究的重要内容.掌握民航事故征候的发展状况并据此提出相应的安全措施,可减少民航事故的发生.在民航事故征候灰色预测基础上,引入马尔可夫链(Markov Chains)预测理论,建立事故征候的灰色马尔可夫预测模型.该模型具有灰色预测和马尔可夫链预测的优点,不仅提高了对波动性较大的随机变量的预测精度,同时还拓宽了灰色预测的应用范围.对某一航空公司过载大事件的灰色马尔可夫预测和检验分析表明,事故征候的灰色马尔可夫预测模型精度高于GM(1,1)模型预测精度.研究表明,灰色马尔可夫预测模型可用于民航事故征候的预测.     

基于灰色神经网络的民航事故征候预测模型研究

通过对民航事故征候的分析和预测,掌握民航事故征候的发展趋势,并据此提出相应的安全措施以预防事故发生。在灰色预测基础上,结合神经网络理论,分析民航事故征候的特点,提出民航事故征候的串联灰色神经网络组合预测模型。首先,运用灰色理论弱化数据序列波动性,然后利用神经网络非线性信息处理能力构建模型。同时,根据最近10年民航事故征候统计数据,分别对灰色预测模型、神经网络模型和灰色神经网络模型进行检验,并预测未来3年的民航事故征候数量。利用Matlab软件进行预测仿真,对3种预测方法的精度和特点进行分析和比较。结果表明:民航事故征候的灰色神经网络模型预测精度高于单一的灰色预测模型或神经网络模型,并且所需样本少,运算简便,易于实现。     

人因(HF)事故与事故征候分类标准及近十二年 中国民航HF事故与事故征候的分类统计报告

事故与事故征候分类标准和统计方法是民航飞行安全的一项基础性安全管理内容。笔者运用Reason的事故链模型制订了人因 (HF)事故与事故征候分类标准 ,并成功地运用于36 1起HF事故征候和 35起飞行事故的统计分析之中 ,获得了以下一些有实用价值的结果 :①不良的机组资源管理 (CRM )技能是影响我国民航飞行安全的主要因素 ;②基本驾驶术较差引起的事故征候率较高 ;③滑行阶段和巡航阶段发生的征候次数和所占百分比高于起飞、爬升、下降以及进近阶段 ;④主要征候类型为偏出、冲出跑道 ,危险接近 ,擦机尾、翼尖、发动机以及地面撞障碍物 ;⑤排在前三位的飞行事故为机组原因造成飞机失控、撞山以及冲出跑道 ;⑥发生次数和百分比排在前四位的机组错误分别是操纵不当、违反规章程序飞行、迷航及飞错高度     

近十年中国民航事故及事故征候的统计分析

对1996—2005年我国民航发生的32起事故及1147起事故征候进行统计分析,其结果表明:我国民航事故和事故征候的万架次率及万时率均呈下降态势,机组、机械和机务原因是我国民航事故和事故征候的主要原因,事故征候的主要类型是鸟击、空中停车、偏出/冲出跑道/场外接地,事故征候发生阶段依次为巡航、起飞、着陆、爬升和进近。该研究成果有助于寻找事故和事故征候成因和规律。明确安全管理重点和难点;采取有效的预警和预控对策。     

机组行为、时间余量与飞行安全间的关系探讨

探讨机组行为、时间余量与飞行安全间的关系，为航空公司的机组训练和避免飞行事故及飞行事故征候的发生提供帮助。利用1996—2000年中国民用航空总局航空安全办公室下发的“飞行事故、航空地面事故和飞行事故征候统计的通知”中的资料，找出因机组行为错误导致的、与解决问题的时间余量关系密切的飞行事故和飞行事故征候案例。与飞行专家进行研讨和分析，探求飞行事故及其征候的发生与机组行为和时间余量间的关系。找出了因机组行为错误导致的、与解决问题的时间余量关系密切的飞行事故11起和飞行事故征候133起。其中因机组疏于监控飞机设备和状况、未发现问题存在或未明确所发生的问题的性质而无作为，使得解决问题的时间余量为零或接近零，从而无时间解决出现的问题，导致飞行事故3起和飞行事故征候96起；因机组发现问题存在并在明确所发生的问题的性质后，在一定时间余量内未能突破思维惯性的影响，做出了错误的决策，未能解决所发现的问题，导致飞行事故8起和飞行事故征候37起。飞行事故和飞行事故征候的发生与机组行为和时间余量的关系是，机组行为可以决定时间余量剩余的多少，时间余量的多少反过来决定机组采取何种措施解决当前的问题才能避免飞行事故和飞行事故征候的发生。     

基于TEM模型的民航不安全事件关联规则挖掘与分析*

为了预防民航不安全事件的发生,应用机组威胁与差错管理（TEM）模型分析2014—2020年民航事故/征候的航空安全报告资料,提取事件里存在于民航运行风险中潜在的情况、威胁、机组差错等因素,通过改进的关联规则方法挖掘其中的关联关系,包括挖掘与事件严重程度有关的因素,找到TEM模型中的关键因素和影响航空器结束状态的致因因素,并进行关联网络图分析。研究结果表明:手动操纵/飞行控制差错、缺少/不足的飞行培训和安全管理、飞行员之间沟通差错与程序执行错误是造成事故/征候的显著因素;关联规则能够有效利用航空安全报告信息,通过定量的方法挖掘事故/征候的特征,找到影响民航不安全事件的强关联因素,为民航安全管理人员提供决策依据。     

基于神经网络的民航安全态势评估模型及仿真

民航安全态势评估可以向管理者提供民航安全态势和未来态势变化的信息,帮助管理者作出科学的决策,是预防事故发生的关键。航空器事故征候、事故征候率和灾变的科学预测评估是民航安全态势评估的核心内容,分析选取影响民航安全态势的安全运行因素,尝试建立了民航安全态势评估模型,结合BP神经网络和Elman神经网络进行民航安全态势评估。2008-2010年民航安全态势评估结果如下：民航安全态势整体良好但事故征候较多,其中2009年的民航安全态势相对严峻,需要密切注意民用航空器事故的发生,同时应对2010年民用航空器事故进行高度关注,希望管理者采取积极措施进行事故预防。结果表明,基于神经网络建立的民航安全态势评估模型是可行的,可以作为我国民航安全态势评估的有效工具。     

国内航线运行中威胁与机组差错的相关性研究

为了探讨国内航线运行中威胁与机组差错的相关性,提升民航运行的安全性水平,用威胁与差错管理(TEM)模型将84起涉及机组差错的事故与事故征候进行编码,并采用Spearman等级相关方法来探寻威胁与机组差错之间的关联。结果发现:恶劣天气与人工操作差错分别是国内民航运行中最常见的威胁和最易出现的机组差错;国内民航运行中的威胁与机组差错虽非成对出现,但两者之间存在相关性;共有14对威胁与差错的组合呈现相关,其相关系数为0.215~0.425。加强机组注意力分配能力训练、提高机组与其他职位的沟通与协作能力、建立良好的航空公司安全文化、完善机场设施和减少维修差错有利于减少运行中的威胁,进而减少机组差错。     

影响我国民航飞行安全的个体与组织因素——基于HFACS框架的事件分析

主要通过民航事故征候(事件)的分析,对影响飞行安全的人的因素进行研究。数据分析主要采用编码分析的方法,结果发现:在个体层面,对事故征候影响顺序是技能差错、决策差错与知觉差错;机组内部的沟通与协调不畅在各个飞行阶段都存在;在组织层面,监督、资源管理、文化与氛围是比较有影响的组织因素;组织内部与外部的信息界面是飞行安全的隐患之一。与此同时,分析了该项目研究的不足之处,提出改善民航飞行安全的建并指出今后研究的方向。     

基于灰色系统理论的煤矿人因事故关键因素分析

通过对煤矿人因失误事故致因因素进行分析,统计出相关的关键影响因素,运用灰色系统关联理论,根据国家安监局近十年煤矿事故统计数据,对煤矿人因失误事故影响类型进行了分析。以煤矿事故发生起数和事故死亡人数作为参考指标,计算和分析行为失误致因、个人违章、组织管理失误等十项主要与煤矿人因事故相关的灰色关联度,进而推算出这些因素的灰色关联序,确定出导致煤矿人因失误事故的关键因素,最终得到煤矿人因事故与关键影响因素之间的定量化分析结果。采用灰色关联理论对煤矿人因失误影响因素进行分析,能够很好地说明人因失误与各关键影响因素之间的权重关系,对煤矿人因事故主致因机理有更加深刻的理解,为煤矿事故的预防和控制提供重要的参考依据。     

弱化缓冲算子修正的民航不安全事件离散灰色预测

为了掌握民航不安全事件的发展状况,并据此制定民航企事业单位的安全绩效考核指标,在民航不安全事件灰色预测的基础上引入离散灰色预测和弱化缓冲算子理论,基于中国民航2004—2013年不安全事件数据建立了弱化缓冲算子修正的离散灰色预测(DGM(1,1))模型。通过中国民航2014—2015年不安全事件数据对模型进行检验,结果表明,弱化缓冲算子修正的离散灰色预测(DGM(1,1))模型的预测精度明显高于灰色预测(GM(1,1))模型和离散灰色预测(DGM(1,1))模型,其中2阶平均弱化缓冲算子修正的离散灰色预测(DGM(1,1))模型预测精度最高,采用该模型对2016—2020年我国民航不安全事件数进行了预测,预测结果为14 095、14 910、15 773、16 685、17 650。     

基于灰色新陈代谢马尔可夫模型的飞行事故预测

灰色预测适用于时间短、数据量少和波动不大的预测问题,在长期预测时,数据序列拟合较差,预测精度偏低;而马尔可夫链适用于长期、数据序列随机波动大的预测问题。笔者结合灰色新陈代谢GM(1,1)模型和马尔可夫链理论的优点,建立飞行事故预测模型。模型去掉已失去参考价值的历史老信息,补充新信息,克服了随机波动性数据对飞行事故预测精度的影响,提高了灰色预测的应用水平。实例预测1973—2008世界飞行事故,其结果证明了灰色新陈代谢马尔可夫GM(1,1)模型预测精度较高,可用于飞行事故预测,具有较强的科学性和实用性。     

基于MAIB事故报告的人为失误灰色关联分析

人为失误作为海上交通事故的主要原因,受到多种因素的影响。为了识别这些影响因素,避免或减少因人为失误导致的海上交通事故,基于96件英国海事调查委员会(MAIB)事故报告,应用熵加权灰色关联分析,分别按船旗国、船舶类型、事故类型计算人为失误与影响因素之间的关联度。结果表明,能力/技能/知识、团队协作、程序和现行规程、设备、交流(内部和外部)和管理/检验/检查是影响人为失误的主要因素。     

组织因素对民航维修人员安全行为的影响

为了减少民航维修人员不安全行为,探讨组织因素对民航维修人员安全行为的影响机理。基于组织行为学理论并结合民航维修人员的访谈分析,确定了影响民航维修人员安全行为的4个组织因素——安全氛围、工作压力、风险感知和安全管理,在此基础上,构建了组织因素与民航维修人员安全行为关系的假设模型。选取国内航空公司维修基地的一线机务维修人员进行问卷调查,采用结构方程模型对假设模型进行验证。结果表明,安全氛围、工作压力、风险感知和安全管理4个维度与安全参与行为、安全服从行为显著相关,其中,安全氛围对安全参与行为的影响最大。风险感知对安全服从行为的影响最小。     

基于零膨胀负二项回归模型的内河水上交通人命安全分析

运用零膨胀负二项回归模型,分析水上交通事故中人员死亡失踪数量的各影响因素的影响程度。通过Pearson相关分析得到与水上交通事故中人员死亡失踪人数密切相关的因素,建立ZINB回归模型得到各因素的参数估计值。运用弹性分析方法对不同影响因素的影响程度进行评估,根据影响程度对各影响因素进行排序。将该方法应用于长江海事局辖区范围内的水上交通事故人员死亡失踪分析,取得了理想效果。     

空中危险接近的系统动力学机理及仿真研究

为了探索空中危险接近的形成过程与反馈机制,运用系统动力学的方法深入分析了空中危险接近影响因素间的复杂相互作用和回馈效应,建立了空中危险接近发生机理的动态模型,包括管制服务、人力资源和安全三大子系统,利用Vensim软件对其进行模拟仿真,可预测不同场景下空中危险接近的变化趋势。结果表明:乐观场景时,2005—2015年空中危险接近数量呈缓慢增长趋势,2015年之后保持不变,这表明在国内航班量稳步增长时,空中危险接近事件的数量不变,事故率越来越低;悲观场景时,空中危险接近数量一直处于上升趋势,2021年之前缓慢增长,这表明虽然设备故障率和管制员的防撞培训频率不高,但缩短TCAS(Traffic Alert and Collision Avoidance System,空中交通预警和防撞系统)反应时间能在短期内明显提高管制员的专注程度,从而延缓空中不安全事件的数量增长,但随着2021年后指挥架次的增加,反应时间越短,空中危险接近事件会越多。     

民航安全信息管理能力评价体系研究

对民航单位的安全信息管理能力进行科学有效的评价有助于提高其安全信息管理水平,进而提升安全绩效。借鉴已有信息管理研究成果,提出基于资源、过程及效果综合视角的民航安全信息管理能力模型,并结合民航单位调研访谈构建了由58个指标构成的初始指标集,通过指标聚类、样本聚类、变异系数3种方法筛选得到32个代表性指标。利用因子分析法、专家打分法、变异系数确定各指标权重,最后通过安全信息管理能力的模拟值与安全现状的相关分析验证各方法的有效性,并确定了评价指标体系。