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基于ARIMA、LS-SVM和BP神经网络组合模型的航空运输飞行事故征候预测
被引量：
16
1
作者
梁文娟
李雪艳
《安全与环境工程》
CAS
北大核心
2018年第1期130-136,共7页
应用差分自回归移动平均模型(ARIMA)、最小二乘支持向量机模型(LS-SVM)和BP神经网络模型(BPNN)的组合模型,对某航空公司运输的月度飞行事故征候万时率进行预测分析。首先,利用2008—2016年某航空公司的事故征候、飞行小时、航空器数量...
应用差分自回归移动平均模型(ARIMA)、最小二乘支持向量机模型(LS-SVM)和BP神经网络模型(BPNN)的组合模型,对某航空公司运输的月度飞行事故征候万时率进行预测分析。首先,利用2008—2016年某航空公司的事故征候、飞行小时、航空器数量、原油价格等历史数据建立ARIMA模型,应用SPSS软件进行模型拟合,获取飞行事故征候万时率的线性部分;然后,利用LS-SVM和BP神经网络建模,获取飞行事故征候万时率的非线性部分;最后,利用DS证据理论,实现三者的融合,获得ARIMA+LS-SVM+BPNN组合模型,利用组合模型对2017年1至3月该航空公司的月度飞行事故征候万时率进行预测,并用实际数据进行了验证。结果表明:组合模型较好地拟合了飞行事故征候万时率的历史序列,并获得了较高的预测精度;组合模型的短期(3个月)预测值与该航空公司飞行事故征候万时率的变化趋势完全一致,且预测精确度可接受。该研究可为航空公司安全与运行的趋势分析与判断提供数据依据,也可为航空公司制定针对性的飞行事故征候防控方案提供帮助。
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关键词
飞行
事故
征候
万
时率
组合模型
差分自回归移动平均模型
最小二乘支持向量机模型
BP神经网络模型
航空安全
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职称材料
基于ARIMA模型的航空装备事故时序预测
被引量：
17
2
作者
甘旭升
端木京顺
+1 位作者
高建国
赵录峰
《中国安全科学学报》
CAS
CSCD
北大核心
2012年第3期97-102,共6页
为提高航空装备事故预防的针对性、有效性和主动性,预防和减少事故的发生,降低事故造成的损失,提出一种时序的差分自回归滑动平均(ARIMA)模型。其建模过程先在时间序列基础上辨识一个试用模型,然后加以诊断,并作出必要调整,反复进行辨...
为提高航空装备事故预防的针对性、有效性和主动性,预防和减少事故的发生,降低事故造成的损失,提出一种时序的差分自回归滑动平均(ARIMA)模型。其建模过程先在时间序列基础上辨识一个试用模型,然后加以诊断,并作出必要调整,反复进行辨识、估计、诊断,直至获得较为满意的ARIMA预测模型。在实例验证中,所构建的用来预测美国空军飞行事故万时率的ARIMA模型,能够将预测的平均相对误差控制在7%以内,预测结果总体反映航空装备的实际安全状况。
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关键词
航空装备
事故
时间序列
差分自回归滑动平均(ARIMA)模型
飞行事故万时率
单位根检验
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职称材料
题名
基于ARIMA、LS-SVM和BP神经网络组合模型的航空运输飞行事故征候预测
被引量：
16
1
作者
梁文娟
李雪艳
机构
中国民航大学飞行技术学院
中国民航大学理学院
出处
《安全与环境工程》
CAS
北大核心
2018年第1期130-136,共7页
基金
民航局应用技术研发项目(20150204)
中央高校基本科研业务费项目(3122014D044)
文摘
应用差分自回归移动平均模型(ARIMA)、最小二乘支持向量机模型(LS-SVM)和BP神经网络模型(BPNN)的组合模型,对某航空公司运输的月度飞行事故征候万时率进行预测分析。首先,利用2008—2016年某航空公司的事故征候、飞行小时、航空器数量、原油价格等历史数据建立ARIMA模型,应用SPSS软件进行模型拟合,获取飞行事故征候万时率的线性部分;然后,利用LS-SVM和BP神经网络建模,获取飞行事故征候万时率的非线性部分;最后,利用DS证据理论,实现三者的融合,获得ARIMA+LS-SVM+BPNN组合模型,利用组合模型对2017年1至3月该航空公司的月度飞行事故征候万时率进行预测,并用实际数据进行了验证。结果表明:组合模型较好地拟合了飞行事故征候万时率的历史序列,并获得了较高的预测精度;组合模型的短期(3个月)预测值与该航空公司飞行事故征候万时率的变化趋势完全一致,且预测精确度可接受。该研究可为航空公司安全与运行的趋势分析与判断提供数据依据,也可为航空公司制定针对性的飞行事故征候防控方案提供帮助。
关键词
飞行
事故
征候
万
时率
组合模型
差分自回归移动平均模型
最小二乘支持向量机模型
BP神经网络模型
航空安全
Keywords
aviation incidents per 10000 flight hours
combined model
Autoregressive Integrated Moving Average(ARIMA)model
Least Squares Support Vector Machine
分类号
X928.03 [环境科学与工程—安全科学]
V328 [航空宇航科学与技术—人机与环境工程]
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职称材料
题名
基于ARIMA模型的航空装备事故时序预测
被引量：
17
2
作者
甘旭升
端木京顺
高建国
赵录峰
机构
西京学院基础部
空军工程大学工程学院
出处
《中国安全科学学报》
CAS
CSCD
北大核心
2012年第3期97-102,共6页
文摘
为提高航空装备事故预防的针对性、有效性和主动性,预防和减少事故的发生,降低事故造成的损失,提出一种时序的差分自回归滑动平均(ARIMA)模型。其建模过程先在时间序列基础上辨识一个试用模型,然后加以诊断,并作出必要调整,反复进行辨识、估计、诊断,直至获得较为满意的ARIMA预测模型。在实例验证中,所构建的用来预测美国空军飞行事故万时率的ARIMA模型,能够将预测的平均相对误差控制在7%以内,预测结果总体反映航空装备的实际安全状况。
关键词
航空装备
事故
时间序列
差分自回归滑动平均(ARIMA)模型
飞行事故万时率
单位根检验
Keywords
aviation equipment accident
time series
auto-regressive integrating moving average（ARIMA） model
flight accident 10000-hour-rate
unit roots test
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
基于ARIMA、LS-SVM和BP神经网络组合模型的航空运输飞行事故征候预测
梁文娟
李雪艳
《安全与环境工程》
CAS
北大核心
2018
16
在线阅读
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职称材料
2
基于ARIMA模型的航空装备事故时序预测
甘旭升
端木京顺
高建国
赵录峰
《中国安全科学学报》
CAS
CSCD
北大核心
2012
17
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职称材料
已选择
0
条
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引用分析
参考文献
引证文献
统计分析
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