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基于高斯贝叶斯网络模型的跑道侵入影响因素研究
被引量：
17
1
作者
罗军
林雪宁
闫永刚
《安全与环境学报》
CAS
CSCD
北大核心
2012年第3期196-199,共4页
运用高斯贝叶斯网络模型并咨询跑道安全专家的意见对跑道侵入因素进行分类,建立贝叶斯网络模型;经MATLAB软件计算绘制了影响因素的均值和均方差曲线图。通过该曲线图得出跑道侵入因素的权重,弥补个人对跑道侵入因素判断和分析的缺陷。...
运用高斯贝叶斯网络模型并咨询跑道安全专家的意见对跑道侵入因素进行分类,建立贝叶斯网络模型;经MATLAB软件计算绘制了影响因素的均值和均方差曲线图。通过该曲线图得出跑道侵入因素的权重,弥补个人对跑道侵入因素判断和分析的缺陷。挖掘表层因素不断确定时隐含在内部的因素对跑道侵入事件的影响程度。当隐含因素的均方差减少到极小值时,表明该隐含因素得到确定,可在调查跑道侵入事件的原因时避免重复或疏漏。
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关键词
航空运输
高斯贝叶斯网络模型
跑道侵入
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题名
基于高斯贝叶斯网络模型的跑道侵入影响因素研究
被引量：
17
1
作者
罗军
林雪宁
闫永刚
机构
中国民航
飞行学院
空中交通
管理
学院
中国民航局空中交通管理局
出处
《安全与环境学报》
CAS
CSCD
北大核心
2012年第3期196-199,共4页
基金
中国民航飞行学院青年基金项目(X201116)
文摘
运用高斯贝叶斯网络模型并咨询跑道安全专家的意见对跑道侵入因素进行分类,建立贝叶斯网络模型;经MATLAB软件计算绘制了影响因素的均值和均方差曲线图。通过该曲线图得出跑道侵入因素的权重,弥补个人对跑道侵入因素判断和分析的缺陷。挖掘表层因素不断确定时隐含在内部的因素对跑道侵入事件的影响程度。当隐含因素的均方差减少到极小值时,表明该隐含因素得到确定,可在调查跑道侵入事件的原因时避免重复或疏漏。
关键词
航空运输
高斯贝叶斯网络模型
跑道侵入
Keywords
air transportation
Gaussian Bayesian network model
runway incursions
分类号
U8 [交通运输工程]
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题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于高斯贝叶斯网络模型的跑道侵入影响因素研究
罗军
林雪宁
闫永刚
《安全与环境学报》
CAS
CSCD
北大核心
2012
17
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