基于貝葉斯網絡的航空器機坪運行風險預警

黃炬凱， 劉俊杰， 熊 靜

(中國民用航空飛行學院 空中交通管理學院， 四川 廣漢 618300)

機坪運行包括航空器地面運行以及機坪車輛運行，車輛、人員、設備為航空器運行提供安全保障。對航空器機坪運行進行風險預警是監控各環節的風險因素的重要手段，從事故源著手采取預防措施能夠有效減少事故的發生，保障航空器機坪運行安全。

當前國內外對機坪運行安全的相關研究有：劉剛等[1]運用灰色系統理論從宏觀角度評價機場運行安全；杜紅兵等[2]建立了機場運行安全評價指標體系，對指標權值進行確定；張成偉等[3]用未確知數學理論系統性地分析了機場運行安全問題，分析面較廣，但對飛行過程各環節的安全研究不具體；Oster[4]對空難頻發原因進行了多個角度的研究，得出多數航空事故的原因與機場運行相關，但僅從統計學角度進行了分析。目前對機場安全的研究多定性分析安全管理，且大多分析角度較為宏觀，缺少具有針對性的、定性與定量結合的分析。目前機場安全研究多以靜態風險評價為主，如層次分析法通過各指標的比較、判斷和賦值得到判斷矩陣，形成風險評價模型，該方法應用簡單，但受主觀性影響較大；模糊數學方法以模糊原理建立子集[5]，將難以定量的因素量化再評價，該方法能夠較好地分析不確定性問題，但在確定評價指標等方面具有一定的主觀性；人工神經網絡選定典型評估單元，將風險因子初始值輸入模型獲取權值，再將其余單元的數據錄入進行評價，人神經網絡特點明顯、優勢較大，但因收斂速度使效率受到一定影響，導致結果存在一定誤差?！?br>