【摘 要】
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高水平的航空安全始终是航空业追求的目标。为了满足现代化航空的需要,本文基于通航事故数据提出通用航空事故重要事件的有效识别、重要度分析、预测,建立风险量化模型以及优化安全保障资源分配模型,意图从航空事故事件层面上提高通用航空的安全生产水平。核心内容包括:提出了通过统计检验的方式分析通用航空在事故事件层面上与一般运输类航空的区别并筛选出通用航空的事故事件的模型;基于多元统计学方法,改进了量化通用航空事
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高水平的航空安全始终是航空业追求的目标。为了满足现代化航空的需要,本文基于通航事故数据提出通用航空事故重要事件的有效识别、重要度分析、预测,建立风险量化模型以及优化安全保障资源分配模型,意图从航空事故事件层面上提高通用航空的安全生产水平。核心内容包括:提出了通过统计检验的方式分析通用航空在事故事件层面上与一般运输类航空的区别并筛选出通用航空的事故事件的模型;基于多元统计学方法,改进了量化通用航空事故事件重要度的方法;根据风险矩阵的思路,建立基于事故事件的通用航空风险量化模型;根据对未来通航业风险分析和优化的需求,建立基于极限学习机的事故数据预测模型;通过引入事故量发生占比与资源投入占比的函数,提出了基于安全保障资源分配的风险控制模型。以NTSB航空事故数据库近11年数据为基础,根据提出的研究思路和方法,计算后得到了不同事故事件的重要度量化值,分析得到了通航重要事故事件;利用提出的适用于通航业的预测模型,成功预测了未来一年的事故数据,并以此预测数据和历史数据作为通航风险量化模型的输入,得到了全行业的风险值;最后根据资源分配优化模型对算例中的安全保障资源投入进行合理分配,显著降低了全行业的风险。实验结果证明本文提出的分析方法和模型在真实数据集的输入情况下能有效计算事故事件重要度并提供风险降低策略。
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