基于PCA-GA-BP的民航风险评价体系和预测模型

摘要：

近年来我国民用航空处于稳步发展阶段,发展中的安全问题需要得到高度重视.目前对于民用航空安全的预测均需大量数据,且收集数据较为困难.针对这一问题采用了PCA-GA-BP组合模型,对指标之间的相关性进行分析,从而优化了风险评价体系,对数据进行了降维,减少了所需数据数量;以收集到的从2012年1月至2015年4月共40个月的其他不安全事件数据为输入,以事故征候率这一较为稳定且与安全水平联系紧密的指标为输出对象,建立了民用安全预测模型.算例表明,与PCA-BP模型91.885％的准确率相比,PCA-GA-BP模型的准确率达到93.444％且有更好的稳定性;与GA-BP模型相比,PCA-GA-BP模型在不降低预测精确度的前提下将运行速度提高近50％,为民用航空安全预测提供了新思路.

关键词：航空运输、风险预测、遗传算法、BP网络、主成分分析

所属期刊栏目：41

分类号：TU723(建筑施工)

资助基金：国家自然科学基金项目"面向复杂数据的民机系统可靠性智能监测研究"编号:U1833110

在线出版日期：2021-03-23（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共5页

页码：77-81