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。     

焊接结构失效事故征候的灰色马尔科夫预测

焊接结构的可靠性,是锅炉压力容器特种设备安全研究的重要内容。将事故征候的预测研究引入锅炉压力容器特种设备的焊接结构安全分析的研究领域,通过灰色预测理论模型GM(1,1)与马尔科夫链预测理论模型相结合,利用两者的优点,不仅提高了对波动性较大的随机变量的预测结果可靠度,同时延展了灰色预测的应用。结合应用算例,将灰色马尔科夫预测模型与传统的GM(1,1)在焊接结构失效事件的前瞻性预测中的应用进行了对比,灰色马尔科夫预测模型对焊接结构失效事件的预测精度在98%以上,且较GM(1,1)模型预测结果的精度平均提高了近4%,能够消除GM(1,1)模型的固有偏差。灰色马尔科夫预测模型符合对锅炉压力容器特种设备焊接结构安全研究的实际要求。     

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。     

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。     

民航飞行员非技术技能评价模型的研究

为了准确地掌握飞行员的非技术技能,提高安全培训效能和飞行机组排班的科学性,对飞行员非技术技能的评价模型进行了研究,从飞行员的机组交流与合作能力、自动化系统意识、情境意识与决策、领导与管理、应激能力5个方面构建了飞行员非技术技能评价指标体系,运用灰色关联分析-因子分析相结合的方法建立了飞行员非技术技能评价模型。运用此模型对某航空公司5名不同背景的飞行员的非技术技能实施了评价。研究结果表明:此模型可以定量地判定飞行员非技术技能的高低,并能够识别飞行员非技术技能的薄弱环节。     

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。     

民航不安全事件报告危险源识别模型

为了识别民航不安全事件的发生原因,从民航不安全事件报告出发,提出了一种基于LDA主题模型和Word2Vec模型的民航不安全事件报告危险源识别模型。首先,构建危险源标签分类表,选取民航不安全事件报告与Wiki中文数据库作为数据源,然后利用LDA主题模型得出民航不安全事件报告的主题概率分布与词概率分布,最后利用Wiki中文数据库训练Word2Vec模型得到词向量,进而计算文档主题与不同危险源标签之间的相似度,得出民航不安全事件报告的危险源分类。结果表明,该模型的精准率为77.7%、召回率为86.8%、F为82.0%,能够有效识别各民航不安全事件报告的危险源。     

我国民航实施安全管理体系(SMS)的思考

中国民航的快速发展需要一种系统的安全管理方法。本文总结了我国民航管理现状和所处的水平，分析了安全管理体系（SMS）方法的本质。同时笔者指出我国在SMS建设中一些人对SMS的建设重点、自愿报告系统等问题的认识上存在误区，最后提出了几点具有实践意义的操作方法帮助实施SMS建设。     

民航安全状况与社会经济指标关联分析

为了分析中国民航的安全趋势,基于中国民航1995-2014年安全生产历史数据和民航安全运行关系密切的26项社会经济指标,利用因子分析、相关系数等数学方法,建立了多元线性回归模型分析民航安全状况与社会经济指标的管理关联性。该模型表明对民航安全具有显著影响的社会经济指标包括国民经济、产业结构和人员素质。通过对比安全生产指标的拟合值和实际值,分析民航安全趋势的变化规律,并利用自回归移动平均模型预测2015-2018年民航安全生产指标值。计算结果显示该时间段内民航安全生产指标将处于历史高位,且呈现缓慢上升趋势。最后给出了针对行业安全监管、安全运行等方面的改进建议。     

基于组织因素的航空安全评价与分析

基于组织因素,从事故类型出发寻找影响航空安全的因素,并采用层次分析法进行评价,得出各个指标因素的权重,确定机组、天气、公司管理是事故链中居于前3位的因素.对机组提出采用"PACE进谏法"和建立人为失误数据库进行训练等建议;针对天气提出改进气象装备,尽早预测并采取措施等建议;对公司管理提出借鉴瑞典航空公司的事前评估、自愿报告免责制度以及安全旁听制度等建议.     

基于灰色关联分析的LNG接收终端人因事故辨识方法

陆岸LNG接收终端是LNG海上进口系统中的重要设施。针对我国LNG接收终端人因事故不断增多的现状,基于航空事故调查分析中的HFACS事故致因分析模型,将人因事故的影响因素归纳为个人因素、人际因素、环境因素、监督因素和组织因素五大类,结合灰色理论中的灰色关联分析,得到了LNG接收终端人因事故辨识方法。最后,运用该方法对某LNG接收终端人因事故进行辨识,通过灰关联度的计算,找出其最主要的不安全事件来自“个人因素”中的个人“安全意识不强”。此方法克服了小样本事故数据带来的弊端,对保障LNG接收终端的安全运行具有一定的指导意义。     

改进的灰色预测模型在火灾事故预测中的应用

简要说明了GM（1，1）模型预测事故的基本步骤，提出了模型的改进方法，用此方法对某火灾事故进行了预测，并用Matlab语言编程的方法对数据做了处理，结果表明用该方法预测得到的数据与实际数据非常接近。     

基于CDIO的民航安全工程课程体系研究

研究、对比了行业特色性和通用行业安全性两种现行安全工程课程体系的现状及存在的主要问题,提出了基于CDIO的民航安全工程课程体系,即C＂构思＂：以产业需求为导向从基本素质、技能、经验和意识4个方面设置了民航安全专业人才能力要求;D＂设计＂：设计了理论知识和技术、应用技能、实验实践和意识4大模块的课程体系,其中理论知识和技术模块采用2＋X＋1和模块化教学模式;I＂实施＂：从＂工程师＂模式教师团队培养、项目教学方法改革、教材建设同步产业需求、实验和实践环节建设等落实课程体系;O＂运行＂：通过多渠道获取反馈信息,进而评估、修订、完善课程体系的＂构思＂,实现民航安全工程课程体系系统管理、闭环管理、持续改进。该模式弥补了安全工程课程体系不是以＂工作能力需求＂为导向、课程体系与产业需求脱节和理论与实践无法有机结合等问题。