高速公路追尾碰撞事故起数预测模型研究

为分析显著影响追尾碰撞事故的因素,分别采用负二项(NB)回归模型和零堆积负二项(ZINB)回归模型建立追尾碰撞事故起数预测模型。通过模型的拟合优度检验和准确性检验,对比2种模型的优劣,采用弹性分析确定自变量对因变量的影响程度。以2006—2008年某高速公路发生的追尾碰撞事故进行实证性研究。结果表明:ZINB回归模型比NB回归模型具有更好的拟合效果和预测准确性;在ZINB回归模型中,曲度、曲线比例、车道宽度与追尾碰撞事故起数显著正相关,曲率变化率、相邻路段坡差和弯坡组合与追尾碰撞事故起数显著负相关;车道宽度、曲率变化率和曲度对追尾碰撞事故的发生影响尤为明显。     

基于改进贝叶斯的飞行签派安全评估研究

随着航空公司机队规模和航班数量不断增加,作为运输生产核心部门之一的飞行签派工作,对生产组织协调不得力或监控跟踪不及时所引发飞行事故成为当前突出的安全问题。分析由于飞行签派工作差错导致飞行事故的原因及可能引发的各项后果,查找出诱发该类事故各项因素,运用层次分析法建立飞行签派安全评估指标体系,建立基于贝叶斯网络的影响飞行签派各因素间的关系和相互作用,提出了故障树向贝叶斯网络转化的改进方法,基于构建的飞行签派安全评估贝叶斯网络模型,给出了求解顶事件发生后果概率、底事件重要度和事故发生最小割集的算法;最后将该算法应用于实例。     

基于累积Logistic模型的行人交通事故严重程度分析及对策研究

为了准确分析影响行人交通事故严重程度的各项因素,引入累积Logistic模型研究人、车、路、环境及事故特征与行人事故严重程度之间的关系.以美国北卡罗来纳州夏洛特市2016年的行人交通事故数据为样本,通过聚类压缩、共线性检验和预测力分析,从人、车、路、环境及事故特征5个方面选取16个因素作为自变量,事故严重程度作为因变量,构建行人交通事故严重程度预测模型来分析仅财产损失事故、受伤事故和死亡事故的影响因素,并引入弹性分析量化各显著因素的影响程度,检验结果显示模型拟合良好.结果表明,在0.05的显著性水平下,事故形式、事故发生时段、车辆类型、照明条件、行人年龄段、行人饮酒情况6个因素与事故严重程度显著相关.最后针对性地提出了行人事故预防对策.研究结果有助于交通管理者采取合理的策略来降低行人交通事故严重程度.     

交通事故人员伤亡的影响因素分析

为探究交通事故各影响因素对人员伤亡的影响,并根据影响情况给出减少事故伤亡的合理建议,通过收集、统计某市2013年4—9月的交通事故数据,采用Poisson、负二项(NB)、HurdlePoisson(HP)、Hurdle-NB(HNB)、零膨胀Poisson(ZIP)和零膨胀负二项(ZINB)回归模型,对交通事故计数资料进行回归拟合,通过似然比(LR)检验、Vuong检验和拟合优度检验准则比较与选择模型。结果显示,ZINB回归模型拟合效果最佳,肇事车辆有无牌照、车损情况、驾驶人驾驶资历和天气状况等因素对事故中伤亡人数的影响显著,采取限制无牌照车辆出行,保障车辆性能和尽量让驾驶资历高的人驾驶并控制车速等措施能够减少事故伤亡。     

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。     

军事飞行事故致因模型构建研究

针对飞行事故产生机理的复杂性问题,构建了军事飞行事故致因模型.首先,在借鉴现有事故致因理论的基础上,深入剖析了飞行事故发生的直接原因、间接原因和基本原因；其次,以军事飞行事故发生过程中不安全事件之间的逻辑关系为主线,结合军事飞行事故的特点和当前军事飞行安全领域的发展现状,构建了军事飞行事故致因模型.最后,理论与案例分析表明:该模型刻画了飞行事故致因的多因素相关性、层次性和复杂性,它既符合一般事故发生的普遍规律,又对军事飞行事故预防具有较强的指导意义.     

基于模糊贝叶斯网络的钢管桩围堰安全评价研究

为探明施工过程中影响钢管桩围堰事故发生率的主要因素,降低桥梁基础工程的事故发生率,建立FBN与MIDAS模型,对围堰工程进行事前安全风险研究。首先参照条例规范与4M1E原则将主要因素统筹为人、机、料、法、环五大方面,构建起具有普适性的的风险评估指标体系,其中含有5个一级指标和18个二级指标。其次根据因素间的逻辑关系构建贝叶斯网络模型,基于模糊数理论确定根节点的先验概率,后利用Leaky Noisy-OR Gate模型计算出非根节点的条件概率,通过NETICA软件得到因素耦合效应以及主要影响因素,最后依据实际案例建立MIDAS有限元模型进行定量化分析。结果表明,主要影响因素有水流压力、土体稳定性、支护体系稳定性、焊接质量以及安全防护设备配备程度。     

基于累积Logistic模型的交通事故严重程度时空分析

交通事故的发生具有随机性和偶然性,为尽可能地降低交通事故的伤害程度,根据某高速公路典型事故多发段的交通事故统计资料,以交通事故严重程度为因变量,从时间、道路空间结构和交通运行环境等因素中初步选择12个候选自变量,采用混合逐步选择法分析候选自变量与因变量是否显著相关。采用累积Logistic模型建立交通事故严重程度时空分析模型,并从成比例检验、拟合优度检验和预测准确度检验3个方面对模型进行检验。研究结果表明:事故发生时段、季节因素、发生地点、道路线形、坡度、事故涉及车辆数和日标准交通量与年平均日交通量之比与交通事故严重程度显著相关。     

基于ARIMA与LS-SVM组合模型的飞行事故征候预测

应用差分自回归移动平均模型(ARIMA)和最小二乘支持向量机(LS-SVM)的组合模型,对某航空公司的月度事故征候万时率进行了预测分析。对2008—2016年某航空公司的事故征候、飞行小时、航空器数量等历史数据建立ARIMA模型,应用SPSS软件进行模型拟合,获得事故征候万时率的线性部分;随后利用LS-SVM分析ARIMA模型的残差,获取非线性部分,最终通过二者之和获得ARIMA+LSSVM组合模型。对2017年1—3月的月度事故征候万时率进行了预测,并用实际数据验证。结果表明:ARIMA(1,1,1)(1,1,1)12模型较好地拟合了事故征候万时率的历史序列,LS-SVM模型对残差的拟合获得了较好的精度;组合模型的短期(3个月)预测值与航空公司事故征候万时率的趋势完全一致,且预测精确度可接受。     

基于Gologit模型的地铁事故严重程度影响因素研究

为明晰地铁事故严重程度的影响因素,保障地铁运营安全,本文基于某市2017-2018年间的1180起地铁事故数据,选取人员、人员行为、设备及环境4个影响要素中的16个因素为自变量,地铁事故严重程度为因变量,构建Gologit模型,进行参数估计、模型有效性检验及地铁事故模型边际效用分析,并从人员特性、人员行为特性、设备特性、环境特性4方面提出建议措施.研究表明:上下班高峰期、老幼群体、紧急制动、电梯故障、闸机故障及列车故障导致地铁发生重伤事故概率增加均在30％以上;模型有效性检验结果表明,Gologit模型可以放宽自变量的比例优势假设,从而使得模型精度更高.     

飞机抗鸟撞的预警动力学模型

为预防鸟撞事故,根据事故发生过程和开放系统的熵演变过程有很大相似性这一特点,采用信息熵理论解释事故发生过程,进而建立鸟撞事故发生和预警的动力学模型,揭示引发事故的主要原因和预防事故的对策。在此基础上,采用基于熵的综合评价方法,对造成事故的多个因素进行对比分析和综合评价,得出鸟撞事故中飞行时间(季节和昼夜2个因素)、飞行高度、飞机的结构、遭遇的鸟类和发生区域等5大类共6个因素的熵值。结果表明,飞鸟种类的熵值最大,为0.410 6;其次是飞机结构因素。因此,预防鸟撞事故应该从飞鸟控制和飞机结构设计着手。     

基于容量损失的交叉航路高度层分配

我国空中交通网络越来越复杂,航路交叉点附近的冲突日益增多,调配冲突时需令航空器改变高度层,这却会导致航路容量损失。计算了航空器改变高度层时对其他高度层造成的容量损失系数,并在此基础上以最小化容量损失为目标建立模型,设计了启发式算法,以航路交叉点附近的4架有冲突的航空器为例进行仿真计算。仿真结果表明,该模型可以根据航路各高度层实时飞行流密集情况,求出使航路总容量损失系数达到最小的航空器避让方案,从而减少航路上的容量损失,提高空域资源利用率。     

基于随机森林的飞机长着陆预警方法

为降低飞机冲出跑道事故造成的人员伤亡和财产损失,以长着陆事件为研究对象,探讨1种有效的长着陆事件预警方法。提出应用随机森林模型对长着陆事件进行预警,给出模型的特征筛选、构建及评价方法,并使用实际飞行数据验证模型有效性。结果表明:基于随机森林的飞机长着陆预警模型精确率为88.41%,召回率为87.14%,模型可以有效对长着陆事件进行预警。     

基于ARIMA模型的航空装备事故时序预测

为提高航空装备事故预防的针对性、有效性和主动性,预防和减少事故的发生,降低事故造成的损失,提出一种时序的差分自回归滑动平均(ARIMA)模型。其建模过程先在时间序列基础上辨识一个试用模型,然后加以诊断,并作出必要调整,反复进行辨识、估计、诊断,直至获得较为满意的ARIMA预测模型。在实例验证中,所构建的用来预测美国空军飞行事故万时率的ARIMA模型,能够将预测的平均相对误差控制在7%以内,预测结果总体反映航空装备的实际安全状况。     

自由飞行下基于航空器定位误差修正的碰撞风险研究

自由飞行能够提高空域容量从而缓解空域拥挤问题,在保障自由飞行安全性的基础上尽可能减小飞机的安全间距,需要研究自由飞行条件下飞机的安全评估问题。分析了所需CNS性能、防撞系统、风的因素等自由飞行下航空器定位误差的影响因素,考虑到航空器定位误差在短时间内具有累积性,提出采用INS、GPS数据融合算法对定位误差进行周期性修正。给出修正后的航空器定位误差分布在时间上的变化规律,并将其运用到自由飞行下碰撞风险评估中。结果表明,碰撞风险随安全间距增加呈下降趋势,以1.5×10-8次/飞行小时的目标安全水平为例,对航空器定位误差修正的最小安全间距为8 600 m,不对航空器定位误差进行修正的最小安全间距为9 100 m。     

Systemic accident risk assessment in air traffic by Monte Carlo simulation

A systemic accident model considers accidents as emergent phenomena from variability and interactions in a complex system. Air traffic risk assessments have predominantly been done by sequential and epidemiological accident models. In this paper we demonstrate that Monte Carlo simulation of safety relevant air traffic scenarios is a viable approach for systemic accident assessment. The Monte Carlo simulations are based on dynamic multi-agent models, which represent the distributed and dynamic interactions of various human operators and technical systems in a safety relevant scenario. The approach is illustrated for a particular runway incursion scenario, which addresses an aircraft taxiing towards the crossing of an active runway while its crew has inappropriate situation awareness. An assessment of the risk of a collision between the aircraft taxiing with an aircraft taking-off is presented, which is based on dedicated Monte Carlo simulations in combination with a validation approach of the simulation results. The assessment particularly focuses on the effectiveness of a runway incursion alert system that warns an air traffic controller, in reducing the safety risk for good and reduced visibility conditions.     

改进的灰色马尔科夫模型在飞行事故率预测中的应用

基于灰色理论和马尔科夫理论,建立传统的灰色预测模型和灰色马尔科夫预测模型;对传统灰色预测模型的背景值和初值的构造存在一定的误差进行改进,并用改进后的新模型对飞行事故率预测的结果与传统的灰色马尔科夫模型进行对比;仿真结果表明:改进后的灰色马尔科夫模型预测精度有了进一步的提高并验证了算法的有效性。     

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。     

一种基于贝叶斯网络的机务维修差错调查模型算法

提出一种基于贝叶斯网络的机务维修差错调查模型算法,根据已经建立的机务人为诱因导致事故/事故征候模型,利用贝叶斯原理编程实现了该算法。利用该算法对中国民航飞行学院2001-2011年的机务人为有引导的事故/事故征候依次进行分析并验证,得到了相应的事故诱因概率排序。该算法克服了样本空间不足,在事故发生以后能够在引入其他证据的情况下根据以前的经验概率得到新的事故诱因概率排序,为民航机务维修差错调查提供了可靠的技术支持。     

飞行事故概率模型与风险评估方法

以事故统计为基础,建立了飞行事故概率模型与随机过程模型,对飞行安全可靠性指标进行定量评估。根据独立性假设,推导了飞行风险的概率分布,并给出飞行安全重要指标间的关系。假设飞行事故发生是Poisson过程,导出了飞行安全可靠性概率指标的区间估计计算方法。实例计算表明,通过统计量可以对飞行安全进行风险评估,根据飞行事故风险概率等级要求得到评定等级。