基于支持向量机的管制疲劳检测模型研究

管制疲劳是影响民航安全的重大隐患,准确检测疲劳状态是进行疲劳预警、降低疲劳风险的关键。提出应用支持向量机模型融合多生理参数和眼动指标进行管制疲劳检测,通过MP150多导生理记录仪与眼动仪,采集模拟管制试验中正常与剥夺睡眠状态下被试的试验数据,同时记录其Karolinska疲劳等级和操作绩效。结果表明,RR间期、LF/HF、快慢波比值、PERCLOS和扫视速度均与管制疲劳呈较强相关,利用支持向量机融合五项指标构建管制疲劳检测模型,对于五级疲劳度的识别准确率为78. 1%,判断正常组与剥夺睡眠组的准确率为94. 2%。     

Operator-centred local error management in air traffic control

Introduction: A large number of air traffic control occurrences take place without resulting in loss of separation between aircraft. Unfortunately such occurrences are seldom reported and therefore not used for disclosing system weaknesses, such as inappropriate methods and procedures.The ATCC (Air Traffic Control Centre) Malmoe made a trial with local reporting of “learning occurrences”. The trial was ATCO-(Air Traffic Controller) centred. The study objectives were to evaluate if ATCOs would start to report after a defined training and marketing effort, if they could identify system weaknesses, if concrete actions for safety improvement would be taken as a result of the trial and to what extent expert support was necessary.Method and material: The trial period was eight months. The ATCO report would be made on a simple form, available on site. These reports would then be analysed in groups and the marketing and feedback efforts would be co-ordinated by the local flight safety group.Results: 43 reports were filed and analysed during the trial period. The initial motivational training and marketing was considered adequate. During the group discussions, the ATCOs identified system weaknesses within 40 of the reports. The resulting safety improvement actions included: the ATCC unit becoming more active in contacting the pilots and airline companies, the renaming of some waypoints (due to name similarities), the implementation of safer procedures when relieving ATCOs, the training of ATCOs in cockpit flight management systems, and the initiation of a research project primarily concerned with ATCO mental overload.Expert support was required in the beginning to help ATCOs focus on the system rather than on the individual.     

Tipping point: The narrow path between automation acceptance and rejection in air traffic management

Capacity limits on the air traffic management (ATM) system are of global concern. One solution to increase the efficiency of existing ATM system is through the implementation of advanced automation. However, past experience suggests ATCOs are selective and critical about the forms of automation they are given. Therefore, this study aimed to determine if a threshold or tipping point exists, a point after which users (Air Traffic Control Operators; ATCOs) of automation are no longer willing to accept or cooperate with the automation. 500 Air Traffic Control Operators completed an on-line survey that comprised a series of demographic questions as well as two hypothetical but plausible futuristic air traffic management tools. Each tool contained seven different situations involving different levels of automation involvement ranging from fully manual operation to fully automated. Participants were asked to rate on a five point Likert scale the extent to which they agreed with the statements describing their interaction with the new tools. The results revealed a ‘tipping point’ in automation acceptance/rejection reflecting the point where the applied level of automation shifted the locus of decision-making away from the operator. The results are discussed from a theoretical and applied perspective.     

民航空管安全文化建设探析

根据民航空管安全发展的客观规律,在综合考虑践行空管持续安全理念、减少空管人为差错、建设空管安全管理体系的基础上,提出要实现我国民航的持续安全,就要构建并不断完善空管安全文化建设的有效手段和途径。对空管安全文化建设的途径展开了深入探索,并提出了相关建议和措施,包括开展技能竞赛等文化娱乐活动、建立管制员心理培训与辅导机制、提升管制员新技术适应能力等。空管安全文化的建设是空管发展的坚强后盾,有效手段和措施建设的推进将成为航空运行安全的有力保障。     

A theoretical and methodological framework for studying and modelling drivers’ mental representations

This article provides a synthetic overview of the research programme carried out at INRETS-LESCOT over the last 10 years, in view to studying and modelling the mental representations of car drivers. Theoretically, this research is in line with two complementary scientific traditions: Human Information Processing theories on the one hand, and theories of Operative Activity on the other. As discussed in Section 1 of the article, attention is given to the functional representations of drivers, constructed “by” and “for” the action, such as they are implemented in a driving situation, and taking into account both implicit and explicit dimensions. This aim directly impacts on the methodological approach implemented, in so far as it entails defining an “experimental continuum” ranging from naturalistic observations of the driving activity (on the open road), to setting up more controlled experimental protocols in order to permit in-depth, systematic and reproducible scientific investigations of drivers’ cognition. Section 2 of the article presents a synthetic view of these methods, while Section 3 presents several significant results obtained with them. Lastly, the final part of the article focuses on the computational formalism defined at INRETS-LESCOT (i.e. the driving schemas) designed to model driver knowledge and mental representations, and developed in a COgnitive Simulation MOdel of the DRIVEr called COSMODRIVE.     

探究大气污染防治网格化监测的应用

在对大气污染进行实际防治的过程中,为了提高监测的效果,保障大气环境不受污染,需要重视网格化监测的应用,进而实现精细的管理模式。基于此,本文分析了网格化监测在大气污染防治所发挥的作用,并阐述网格化监测的组成以及技术要求,提出相应的建议。     

空中交通管制员胜任力模型及其影响关系分析

为揭示空中交通管制员胜任力结构及其元素对体系的影响关系,首先通过问卷分析建立管制员胜任力模型,然后结合三角模糊数、决策试验与评价实验室法构建胜任力影响关系图以分析各元素间的影响关系,最后模拟胜任力元素对体系的影响关系。结果表明:胜任力模型由元胜任力、社会胜任力、认知胜任力、职能胜任力构成,共15项指标;元胜任力影响社会胜任力与认知胜任力,这三者又共同影响职能胜任力,社会胜任力对认知胜任力也具有一定影响;按对胜任力体系影响大小排列依次为元胜任力、认知胜任力、社会胜任力、职能胜任力;按变化的难易程度排列依次为元胜任力、社会胜任力、认知胜任力、职能胜任力。管制员胜任力模型及其影响关系能为管制员安全管理中的人员资质能力建设提供一定的参考。     

基于扇区动态复杂性因素的航空管制员工作负荷计算

为了更加准确地计算和预测航空管制员的工作负荷,利用雷达管制模拟试验获取的数据,分别采用线性回归、神经网络的非线性回归和基于神经网络的支持向量机方法,建立了基于扇区复杂性因素的管制员工作负荷实时计算模型。结果表明,这3种模型的绝对误差平均值分别为0.969、1.049、0.240;相对误差平均值分别为16.667%、17.979%、6.229%;均方根误差分别为0.186、0.206、0.114。另外,若采用5%作为基准精度,基于神经网络的支持向量机模型可以将相对误差控制在-0.5%~0.5%,表现出较强的误差控制能力。研究表明,可以采用扇区动态复杂性因素来计算管制员的工作负荷,相比线性回归、神经网络的非线性回归方法,基于神经网络的支持向量机方法对管制员工作负荷的计算有更高的精度。     

基于粗神经网络的管制员工作差错风险预警模型

针对空中交通管制员工作差错风险类型,指出指标体系建构过程的动态性特征,从个人、团队、设备、环境及管理几个方面,建构预警指标体系,运用粗糙集在数据挖掘方面的优势,通过基于属性重要度的启发式约简算法,提取关键指标,剔除冗余指标,可以实现在不丢失关键预警监控对象的情况下,结合BP人工神经网络构建实时预警模型,既有利于加快运算速度,又有利于进行重点监控.经过实例仿真,粗糙集与BP网络结合建构的预警模型,能有效针对管制员工作差错风险进行实时预警监控.     

基于ISM的道路交通安全影响因素研究

为提高交通安全管理水平,促进交通的可持续发展。基于解释结构模型原理,综合考虑车、路和环境因素,构建了影响道路交通安全的影响因素结构模型。该模型不但能够弥补分析结构要素之间内在影响机制的不足,而且对于研究道路交通安全结构要素之间的层次性和复杂性有天然的优势。数据来源于由13位专家构成的ISM小组,其中7位为来自高校从事交通安全研究的教授,6位为来自北京市、上海市、广州市、武汉市等交通运输委员会的高层管理者,保证了数据的科学性和可靠性。采用解释结构图分析车、路和环境各影响因素之间的关系,结果表明,众多因素会对道路交通安全产生影响,车辆技术条件、定期检验合格率、车辆救援设备的完备状况、安全设施是制约道路交通安全的直接影响因素,道路限速、道路负荷度、大客(或货车)比例、交通量、交通监控是影响道路交通安全的间接因素,车辆超限(超载)状况、车流密度、道路路面类型、道路设施完备性、天气状况、单向车道数和地形特征是影响道路交通安全的最根本因素。为提高道路交通安全管理水平,首先,应进一步完善《道路交通安全法实施条例》,加强对车辆定期检验的监督;其次,健全道路信息公示制度,提升交通监控水平,引入相关路段道路限速、负荷度、交通量动态信息显示及预警机制;最后,加强车辆超限(超载)及车流密度的监控,健全道路设施的配套制度。     

城市应急物资配送路径支路限流模型研究

为科学、及时、合理地对城市应急物资进行调度,综合考虑突发事件发生后道路的实时通行状况,通过改变道路交通的交叉口限流以及物资运输路径,以最小化配送时间和成本为目标,构建1套完整的应急交通管制模型,使得所需的应急物资在被要求的最短时间窗内抵达受灾点;利用遗传算法进行编码设计求解模型,并通过仿真分析,设计配送路径的交叉口的支...     

基于扇区单元的航路交通流复杂度研究

空中交通航路交通流复杂度越来越高,威胁整个航路的正常运行,严重时甚至影响航空器的运行安全。为研究和解决扇区航路交通流复杂度较高的问题,了解了造成航路交通流复杂度较高的原因。基于航空器的基本运动学方程,列出了航空器运动过程中27种典型的飞行状态组合。考虑航空器的临近效应、速度差异和汇聚梯度3个影响航路交通流复杂度的主要因素,分别建立了相应的测量模型,从3个方面研究对航路交通流复杂度造成的影响,然后采用加权求和的方式求得三方面综合对航路交通流复杂度的影响程度。以雷达模拟机数据作为仿真验证对象,通过MATLAB软件对建立的模型进行了仿真验证     

道路交通事故的影响因素研究——基于结构方程模型的实证研究

使用Amos建立了31个省市道路交通事故的结构方程,SEM道路交通结构模型选用了潜变量交通事故、人口素质、经济因子和车辆道路,每个潜变量包含三至五个指标观察变量,所有数据均通过信度检验。SEM道路交通结构模型采用bootstrap Stine p估计加以修正卡方值,通过了适配性检验和显著性检验,并拟合好全部路径系数、潜变量因子得分权重等,以此可计算得31个省市道路交通事故得分和排名,实证结果与31个省市道路交通事故实际情况相符,最后根据分析得出了影响道路交通事故的因素,并有针对性地提出了相关政策建议。     

民航管制员安全行为能力模型研究

界定了民航管制员安全行为能力的内涵,结合民航管制员的工作特点和准入机制,建立了由3个二级指标、17个三级指标构成的民航管制员安全行为能力指标体系.运用层次分析法确定各指标的权重,用模糊综合评价法确定最终隶属度,建立了基于层次分析法的模糊综合评价模型,实现了民航管制员安全行为能力的定量化评价.     

基于事故树的空中交通管制员情景意识分析

为更系统地研究管制员的情景意识,找出导致管制员情景意识丧失的主要因素,运用事故树分析法、采用自上而下的方式对管制员情景意识丧失的原因进行逐层分析,建立管制员情景意识丧失事故树模型。通过进一步计算事故树的最小割集和各基本事件的结构重要度,计算各基本事件的结构重要度系数,对比得出情景意识丧失的各个基本事件的重要程度及各事件之间的关系。结果表明,造成情景意识丧失事故的主要原因是轮班制度不合理、睡眠效率低及对特情不熟悉、飞行冲突预判能力弱。     

平面交叉口电动自行车交通冲突模型研究

为研究电动自行车在交叉口的安全特性,减少交通管理中的安全隐患,在运用TCT技术分析电动自行车交通特性的基础上,通过实地调研7个典型的四相位信号控制平面十字形交叉口,利用SPSS软件分别选取线性、多项式及指数函数对电动自行车的交通冲突调查数据进行拟合,构建了电动自行车的交叉口交通冲突模型。最后,结合所获得的交通冲突模型的各项参数,运用欧几里德贴进度评价方法,建立了交通冲突强度的评价模型,该模型可用于评估交叉口路段电动自行车的运行安全性。结果表明,散点化的比较方法不仅可以对同一交叉口的不同进(出)口道的电动自行车交通冲突强度进行分析,还能对不同交叉口同一冲突类型的安全状况进行对比评价。     

空管安全文化量表设计

为探究我国空管安全文化现状,设计了一种评价量表。在安全文化定义、国内外相关文献及安全相关规章的理论指导下,结合专家咨询与实地调研,从安全文化建设和安全文化养成两个维度建立符合我国空管安全文化特点的关键元素集,从而编制初始安全文化量表。然后通过随机抽样方法,对20个空管单位展开测试,利用SPSS 19. 0对测试结果进行项目分析以确保题项的合理性、探索性因子分析以保证量表结构效度、信度分析以确保量表的可信度,剔除无效题项后,最终确立了正式量表。正式量表的信效度能够达到要求,可以对空管单位的安全文化进行有效测量。     

回采工作面空气质量评价模型及应用

应用灰色关联理论,建立了回采工作面空气质量评价模型,并给出应用实例,为回采工作面空气及环境质量的监察和评价提供了一种新的理论依据。     

基于视频分析的空管员违规行为识别方法*

为利用视频数据对空管员违规行为进行智能化分析,降低不安全事件发生率,提出2阶段的违规行为识别模型（AR-ResNeXt）,基于实地调研构建空管员视频数据集,利用最小化动态多实例学习损失函数和中心损失函数,获得违规行为检测的判别特征表示,结合异常回归网络和ResNeXt网络,完成对空管员违规行为的时序区间检测与动作分类。研究结果表明:AR-ResNeXt模型在自制数据集中,其帧级AUC达到82.9%,分类准确率达到87.8%,可准确识别空管员发生违规行为的时序区间并进行分类,研究结果可为保障空中交通安全奠定基础。     

露天矿钻机司机室空气质量调控装置研究

研制了一种适用于露天矿山温度高、粉尘大、振动大的司机室空调、通风和除尘的新型装置,研究了换热系统、新风供给器和循环风除尘除毒装置,室内温度、清新度和新鲜度优于规定指标,现场使用效果良好。