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民航不安全事件报告危险源识别模型
被引量：
12
1
作者
王洁宁
张聪俊
张钰涵
《安全与环境学报》
CAS
CSCD
北大核心
2020年第1期186-192,共7页
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...
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。
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关键词
安全
管理工程
民航不安全事件
报告
危险源识别
LDA主题模型
Word2Vec模型
相似度
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职称材料
弱化缓冲算子修正的民航不安全事件离散灰色预测
被引量：
9
2
作者
陈芳
孙亚腾
《安全与环境学报》
CAS
CSCD
北大核心
2017年第3期1022-1025,共4页
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...
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。
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关键词
安全
管理工程
民航不安全事件
离散灰色预测模型
弱化缓冲算子
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职称材料
基于TEM模型的民航不安全事件关联规则挖掘与分析
被引量：
5
3
作者
袁乐平
张文东
+1 位作者
赵力梵
崔湘奇
《中国安全生产科学技术》
CAS
CSCD
北大核心
2022年第10期31-36,共6页
为了预防民航不安全事件的发生,应用机组威胁与差错管理(TEM)模型分析2014—2020年民航事故/征候的航空安全报告资料,提取事件里存在于民航运行风险中潜在的情况、威胁、机组差错等因素,通过改进的关联规则方法挖掘其中的关联关系,包括...
为了预防民航不安全事件的发生,应用机组威胁与差错管理(TEM)模型分析2014—2020年民航事故/征候的航空安全报告资料,提取事件里存在于民航运行风险中潜在的情况、威胁、机组差错等因素,通过改进的关联规则方法挖掘其中的关联关系,包括挖掘与事件严重程度有关的因素,找到TEM模型中的关键因素和影响航空器结束状态的致因因素,并进行关联网络图分析。研究结果表明:手动操纵/飞行控制差错、缺少/不足的飞行培训和安全管理、飞行员之间沟通差错与程序执行错误是造成事故/征候的显著因素;关联规则能够有效利用航空安全报告信息,通过定量的方法挖掘事故/征候的特征,找到影响民航不安全事件的强关联因素,为民航安全管理人员提供决策依据。
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关键词
TEM
民航不安全事件
关联规则
数据挖掘
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职称材料
题名
民航不安全事件报告危险源识别模型
被引量：
12
1
作者
王洁宁
张聪俊
张钰涵
机构
中国民航大学空中交通管理研究基地
出处
《安全与环境学报》
CAS
CSCD
北大核心
2020年第1期186-192,共7页
文摘
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。
关键词
安全
管理工程
民航不安全事件
报告
危险源识别
LDA主题模型
Word2Vec模型
相似度
Keywords
safety control
civil aviation unsafe incident report
cause identification
LDA theme model
Word2Vec model
similarity
分类号
X949 [环境科学与工程—安全科学]
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职称材料
题名
弱化缓冲算子修正的民航不安全事件离散灰色预测
被引量：
9
2
作者
陈芳
孙亚腾
机构
中国民航大学经济与管理学院
出处
《安全与环境学报》
CAS
CSCD
北大核心
2017年第3期1022-1025,共4页
基金
中央高校基本科研业务费中国民航大学专项(3122015B001)
文摘
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。
关键词
安全
管理工程
民航不安全事件
离散灰色预测模型
弱化缓冲算子
Keywords
safety control
civil aviation unsafe incidents
discrete grey forecasting model
weakening buffer operator
分类号
X928 [环境科学与工程—安全科学]
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职称材料
题名
基于TEM模型的民航不安全事件关联规则挖掘与分析
被引量：
5
3
作者
袁乐平
张文东
赵力梵
崔湘奇
机构
中国民航大学安全科学与工程学院
出处
《中国安全生产科学技术》
CAS
CSCD
北大核心
2022年第10期31-36,共6页
基金
民航安全能力建设项目(ASSA2020/12)。
文摘
为了预防民航不安全事件的发生,应用机组威胁与差错管理(TEM)模型分析2014—2020年民航事故/征候的航空安全报告资料,提取事件里存在于民航运行风险中潜在的情况、威胁、机组差错等因素,通过改进的关联规则方法挖掘其中的关联关系,包括挖掘与事件严重程度有关的因素,找到TEM模型中的关键因素和影响航空器结束状态的致因因素,并进行关联网络图分析。研究结果表明:手动操纵/飞行控制差错、缺少/不足的飞行培训和安全管理、飞行员之间沟通差错与程序执行错误是造成事故/征候的显著因素;关联规则能够有效利用航空安全报告信息,通过定量的方法挖掘事故/征候的特征,找到影响民航不安全事件的强关联因素,为民航安全管理人员提供决策依据。
关键词
TEM
民航不安全事件
关联规则
数据挖掘
Keywords
threats and errors management(TEM)
civil aviation unsafe incident
association rule
data mining
分类号
X949 [环境科学与工程—安全科学]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
民航不安全事件报告危险源识别模型
王洁宁
张聪俊
张钰涵
《安全与环境学报》
CAS
CSCD
北大核心
2020
12
在线阅读
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职称材料
2
弱化缓冲算子修正的民航不安全事件离散灰色预测
陈芳
孙亚腾
《安全与环境学报》
CAS
CSCD
北大核心
2017
9
在线阅读
下载PDF
职称材料
3
基于TEM模型的民航不安全事件关联规则挖掘与分析
袁乐平
张文东
赵力梵
崔湘奇
《中国安全生产科学技术》
CAS
CSCD
北大核心
2022
5
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职称材料
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