民航機場動態(tài)分級預警模式的研究.pdf

1、民用航空業(yè)是高科技、高風險的資本密集型服務行業(yè)，已成為國民經濟發(fā)展的重要驅動力量。本論文對民航機場動態(tài)分級預警模式進行研究，旨在預防和矯正不安全誘發(fā)因素的萌生與發(fā)展，改善民航機場安全管理的科學性和可靠性，進一步降低事故率，減少航空機場造成的損失，促進民航業(yè)的健康持續(xù)發(fā)展。對于貫徹我國民航“安全第一，預防為主”的方針，應對加入WTO后民航安全面臨的嚴峻挑戰(zhàn)，適應民航快速發(fā)展對航空安全提出的更高要求，以及促進民航體制改革，具有重要的現實意義

2、。本論文綜合運用預警管理理論、安全科學、人工神經網絡科學等相關學科的理論和方法，將多學科的學術前沿內容有機地交叉融合，具有重要的研究價值。
　　本文簡要的介紹了國內外民航機場預警研究的概況，并對國內外民航機場管理情況進行了分析和比較。在深入了解民航機場安全運行情況的基礎上，建立了民航機場動態(tài)分級預警指標體系。主要考慮了人員因素、機器設備因素、環(huán)境因素、管理因素、運行數據因素，并進行了深入的分析。
　　在介紹神經網絡的基礎理論

3、之后，利用BP神經網絡并結合民航機場動態(tài)分級預警指標體系，建立了預警模型。人工神經網絡技術具有很強的非線性映射能力和自適應、自學習能力，特別適用于解決因果關系復雜的非確定性推理、判斷、預測和分類等問題。神經網絡通過對已有民航機場安全運行狀況的學習，可獲得隱含其中的人的經驗、知識及對各種因素重要性的看法等直覺思維。一旦用來預警時，網絡便可以再現這些經驗、知識及思維，對復雜問題做出合理的判斷。
　　本文還對預警信號的發(fā)布渠道進行了探討