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文檔簡介
1、基于BPBP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的航空安全風(fēng)險評估本文的主要研究思路通過在已有的航空安全風(fēng)險評估技術(shù)體系上,結(jié)合BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法,建立評估模型,獲得一個完整的評估體系,用BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)法對實際航班運營數(shù)據(jù)有效地評估航空安全風(fēng)險,得到一個量化的值,針對得出的實際結(jié)果,分析并采取一定措施來保證航空安全風(fēng)險管理的有效性。本文所采用的安全風(fēng)險評估流程1 明確被評價對象和范圍2 收集歷史飛行數(shù)據(jù),歸納總結(jié)出最主要的航段風(fēng)險因素3 對涉及航段風(fēng)險的主要因素進行分析,將其風(fēng)險因素映射到具體的飛行參數(shù)中去,轉(zhuǎn)變?yōu)閷︼w行數(shù)據(jù)的定性評估4 建立新的航段風(fēng)險評估的指標(biāo)體系5 建立航段安全風(fēng)險評估模型6 根據(jù)評估結(jié)果,提出避免和減
2、少航段風(fēng)險的措施和建議,使風(fēng)險降低到可接受水平之下。航空安全風(fēng)險評估技術(shù)飛行操縱品質(zhì)監(jiān)控 FOQA航班運行風(fēng)險評估系統(tǒng) FORAS 飛行數(shù)據(jù)事件風(fēng)險評估系統(tǒng) FDERASBPBP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)的來源及處理本文所采用的數(shù)據(jù)來源于真實的航班飛行數(shù)據(jù),主要機型源于波音737和空客A320這兩種常見機型,其中記錄的數(shù)據(jù)包括飛機飛行之中的各個參數(shù)。對于得到的數(shù)據(jù),我們在MATLAB之中,應(yīng)用相關(guān)語句對其進行歸一化 處理,針對BP網(wǎng)絡(luò)隱含層函數(shù)的特性,歸一化到0.1,0.9之間,使其處于收斂范圍內(nèi)。建立BPBP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型建立該模型的難點在于確定隱含層的節(jié)點數(shù),首先先選用少量的隱含層節(jié)點,然后逐步增加,函數(shù)
3、為SIGMOID型函數(shù)。將選取的10組數(shù)據(jù)代入,通過MATLAB自帶神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型進行訓(xùn)練,設(shè)定訓(xùn)練次數(shù)500次,學(xué)習(xí)率0.01,系統(tǒng)自動調(diào)整權(quán)值通過自動訓(xùn)練最終誤差逐漸減小,訓(xùn)練成功,代入一組數(shù)據(jù)測試32 0.17 123 -191 5.6 0.9 -0.055 0.064 -50 9 6 54 54 1 0 1 3;,獲得a=3.09 2.849 3.112 2.798 2.855,期望輸出:3.142 2.857 3.142 2.8 2.857 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型有效?;贐PBP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的航空安全風(fēng)險評估操作在已建立的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)基礎(chǔ)上,將真實的航班運營數(shù)據(jù)代入到神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中進行運算,得到5個輸出結(jié)
4、果(例輸入2008,6.62,193,-1296,-1.8,-0.3,-0.015,0.002, -104,13,2,30,30,1,1,1,-3輸出3.3,3.0,3.1,3.5,3.1最終得到的五個輸出,乘以經(jīng)驗權(quán)重值得到最終的一個結(jié)果,即為我們所需要的安全裕度值區(qū)間(例(2,4)安全裕度等級劃分對裕度值進行定義,將其范圍分割成十個不同的等級,具體為0-9。安全風(fēng)險和裕度值之間呈負(fù)相關(guān)關(guān)系,根據(jù)這一原理對飛機飛行安全風(fēng)險進行評價。安全裕度安全裕度0,5安全裕度安全裕度(5,90,2(2,4(4,5(5,6(6,7(7,9結(jié)論與措施針對不同的區(qū)間的事件,我們采取不同的措施來應(yīng)對。在例子中,我們獲得的安全裕度區(qū)間:(2,4,根據(jù)我們對安全裕度區(qū)間的定義,該區(qū)間屬于備降區(qū)間,這時作出飛往備降機場的決定,否則會對安全造成影響。根據(jù)以上一系列的評估流程與結(jié)果,該方法能夠有力地證明了這種神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)不但可以實
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