基于熵权层次分析法的飞行学员安全状态模糊综合评价

飞行安全状态评估是飞行员选拔和资质审查的重要环节。通过对飞行事故/事故征候致因统计数据分析,结合专家调查法,构建飞行学员安全状态综合评价指标体系.针对评价指标模糊难以客观量化特征,采用熵权层次分析法组合赋权法确定指标权重,,建立飞行学员安全状态模糊综合评价模型,并通过对飞行学员安全状态评价进行了算例验证,结论为飞行员选拔和培养提供理论参考.     

模糊综合评判在飞行能力预测中的应用

模糊综合评判在飞行能力预测中的应用刘贵和，李学洲（中国民航飞行学院，广汉６１８３０７）一、前言在飞行学生入校前，对其适应飞行的能力（简称飞行能力）进行预测，取其飞行能力优良者作为正式的飞行学生，无疑具有重要的现实意义．意义之一是提高了飞行学生的入学质...     

基于序关系法的飞行员安全行为评价指标权重系数的确定

飞行员操作行为的表现直接影响民航飞行安全.通过对飞行员不安全行为事故致因数据分析,运用德尔菲(Delphi)调查方法,从安全素养、心理因素、飞行技术及生理因素4个方面确定影响飞行员安全行为的指标体系构成.以飞行员行为评价实例,运用序关系法并结合专家调查确定各评价指标的权重系数,分析了职业安全意识、飞行情景意识、特情处理能力以及机组资源管理能力等17个指标对飞行安全行为的显著性影响程度,结论为飞行员安全行为风险分析提供参考.     

魔法培训班

魔球正想再露一手,忽然响起一阵音乐.魔球脸色大变,飞快地向外跑去,一边叫:"GO,go,go,这节魔法课是达拉姆上的,快走,迟到就惨了!"魔球看样子真急了,变成皮球直接滚下楼去.路亚等人也奔到阳台上.只见场面异常壮观:学员们各显神通--有的变成大雁,有的变成飞机,还有的干脆用飞行术,直接跃了出去……最有意思的是有个高年级的学员变成了长脚怪,一步就走到了教学区.     

基于因子分析的签派资源管理与安全绩效的关系研究

基于中国民用航空局制定的《签派资源管理训练》的咨询通告(AC-121-FS-2009-32),确定了沟通能力、团队协作能力、情景意识、决策能力和工作负荷(客观)为签派资源管理的5个影响要素,并应用结构方程模型,构建签派资源管理与航空公司运行控制安全绩效的假设模型,选取我国航空公司飞行签派员作为研究对象,进行实证研究,结果表明,沟通能力、团队协作能力、情景意识、决策能力和工作负荷(客观)与过程安全绩效和结果安全绩效显著相关、过程安全绩效和结果安全绩效显著相关.因此完善飞行签派员沟通能力、团队协作能力、决策能力,增强飞行签派员情景意识,优化工作负荷,能有效提高航空公司运行控制安全绩效.     

基于支持向量机的飞行事故率预测模型

飞行事故率是表征飞行安全水平的重要指标,其预测是典型的小样本问题.针对目前飞行事故率预测中存在的预测精度不高的问题,提出了一种基于回归支持向量机的飞行事故率预测建模方法.最后结合实际算例,采用SVR进行了飞行事故率预测建模并把预测结果与灰色预测和灰色马尔柯夫链预测进行了对比.仿真结果表明SVR具有很高的建模精度和泛化能力,从而验证了采用SVR进行航空飞行事故率预测的合理性和先进性.     

民用无人机飞行风险评估与控制系统

为了有效评估无人机系统飞行安全风险并提出针对性风险控制措施,设计了无人机系统飞行安全风险评估与控制系统.首先基于运营决策支持和立法基础数据收集这一目标建立了系统的框架结构;然后针对风险控制需求,设计了无人机事故案例本体表示,实现了基于语义和属性值的综合相似性检索算法;针对风险评估需求,软件实现了无人机系统飞行危险源识别方法和定量的风险评估模型,最后通过危险源识别与重用无人机事故案例的方式提出风险控制措施.实验结果表明,无人机风险评估与控制原型系统为无人机系统的飞行安全提供了系统的解决方案.     

基于轨迹偏差改进算法的无人机飞行冲突评估

以有人驾驶飞机改装的大型无人机开展计划飞行任务作为研究背景,根据飞行姿态、运行要素和空域运行结构等特征,完成了中低空空域内轨迹偏差算法模型的改进.运用改进模型分析计算,获得了基于导航定位精度下,飞行预设位置点与实际位置点的差异和分布趋势,结合ICAO(international civil aviation organization)设计的飞行标准,首次建立了在满足民航运行安全标准下,多机种大型飞机联合运行空域内的飞行冲突量化结果.计算结果表明:改进模型综合考虑了大型无人机在转弯及直线阶段的轨迹偏差,通过偏差数据建立模板评价飞行冲突态势,获得了联合运行空域内飞行器间安全值,推导空域密度,为机场及进离场阶段执行联合计划飞行任务,提供了科学规划的依据.     

机队运力配置和USApHMP问题的联合决策模型与算法

针对USApHMP (无容量限制的单分配枢纽网络设计)方法忽略了航空公司航线运力配置决策对单位客流量成本的影响问题,以枢纽机场选址、确定枢纽与非枢纽连接关系、航线机型及其频次选择为决策变量,综合考虑各城市对市场需求量、航线最大飞行频次、机队可用飞行时间等限制因素,以实现航线运力配置成本和枢纽设置成本最小化为目标函数,建立航线机型匹配及频次选择问题和USApHMP问题的联合决策优化模型,设计遗传算法进行求解.算例分析表明:考虑4种机型、10个城市和90个城市对的情况,与传统枢纽网络设计方法相比,联合决策模型的网络总成本降低了9.39%,且航线最大飞行频次是影响枢纽网络设计方案的重要因素.     

基于权重比的民航飞行员安全行为指标权重算法

确定飞行员安全行为指标的权重,对发现民航飞行员飞行安全风险的短板,提高民航飞行安全性具有重要意义.基于指标权重比,提出了一种飞行员安全行为指标权重算法.并以此算法分析了职业安全意识、飞行情景意识、特情应变能力以及机组资源管理能力等指标对飞行员安全行为的影响程度,研究可为飞行员安全行为风险管理提供依据,对安全飞行具有积极的指导意义.     

环境质量的主成分分析

主成分分析法能够在保证原始数据信息损失最小的情况下 ,以少数的综合变量取代原有的多维变量 ,使数据结构大为简化 ,并且客观地确定权数 ,避免了主观随意性 ,因而是环境质量综合评价的一种简单易行的有效方法 .通过主成分分析 ,可以为环境质量的分区和分级治理提供重要的理论依据     

主成分分析法在高校学生质量综合评价中的应用

主成分分析法能够在保证原始数据信息损失最小的情况下,以少数的综合变量取代原有的多维变量,使数据结构大为简化,并且客观地确定变量权重,避免了主观随意性.应用主成分分析方法对高等学校学生质量进行了综合评价,根据综合得分给出了科学的排名,客观地反映了学生各方面的特征.     

基于主成分分析的水质评价方法

主成分分析法能够在保证原始数据信息损失最小的情况下,以少数的综合变量取代原有的多维变量,使数据结构大为简化,并且客观地确定变量权数,避免了主观随意性.应用主成分分析法对长春市地面水环境进行评价,且与其它评价方法相比较,结果显示主成分分析法更客观且指导性较强,是一种行之有效的水质评价方法.通过主成分分析进行水质评价,可为水资源规划、利用、开发和环境系统优化提供更为客观的参考依据.     

基于F-DEA赋权耦合的军工企业装备维修能力评价模型

权重系数的确定是多指标综合评价中的核心问题.针对传统数据包络分析评价模型中对指标赋权方法研究的不足,以军工企业装备维修能力的评价为例,在构建装备维修能力评价指标的基础上,利用SPSS软件计算出各决策单元的因子得分,并依据可测函数的有关性质对非正得分进行转换,利用转换结果构建了数据包络分析的有关输入、输出矩阵,最终构建出基于因子分析（Factor Analysis, FA）与数据包络分析（Data Envelopment Analysis,DEA）的F-DEA赋权耦合模型.借助MATLAB 的运算结果,证明了该模型的可行性与有效性;并据此给出提高相应决策单元装备维修能力的关键因素及其改进方案.     

黑龙江省畜牧业发展水平的因子分析模型构建与综合评价研究

通过构建因子分析模型成功实现了黑龙江省畜牧业发展水平的综合评价.本文首先剖析了因子分析模型的基本原理与评价实施过程;其次,针对全国31个省份畜牧业发展水平的8个关键指标建立因子分析模型,最终求得涵盖猪牛羊生产能力、畜牧业贡献能力在内的黑龙江省畜牧业整体竞争能力位列全国第12位,有效证明了应用因子分析模型解决畜牧业发展水平评价问题具有较强能力,值得进一步推广使用.     

拉开档次法稳定性分析及改进

采用随机模拟仿真的方法分别从增添异常对象和极端样本两个方面对拉开档次法的稳定性进行了分析,给出了相关结论。在此基础上,基于“因子分析”提出了拉开档次法的改进方法,算例部分的分析表明该方法因兼顾了同类数据之间的内部差异,能够削弱“异常值”对原始数据的干扰作用,从而进一步提升了方法的稳定性。最后,指出拉开档次法适用于评价指标数目较少的评价问题,而基于“因子分析”的改进方法则适合于数据数目较多且指标有相关关系的评价问题。     

基于信息压缩矩阵特征值映射的时变系统UD分解辨识算法

在系统辨识领域遗忘因子UD分解算法(一种通过对系统数据矩阵进行UD分解的在线辨识算法)具有对时变系统阶次和参数同步估计的优异性能,但传统的遗忘策略不能从根本上解决信息压缩矩阵数据过饱和问题,为了拓展现有UD分解算法在时变系统的适用范围,同时针对数据空间分布不均匀性,提出一种基于信息压缩矩阵特征值映射的UD分解辨识算法.从理论上分析辨识算法跟踪能力与参数估计矩阵有界性的对应关系,从而构造出一种基于信息压缩矩阵特征值映射的有界函数,特征值映射函数能够根据系统数据传递过程中信息量的大小动态调整遗忘因子,解决了参数辨识过程中数据过饱和及数据分布不均匀问题.仿真结果表明,相比于常规时变遗忘因子策略,带有特征值映射的UD分解算法能够更加准确跟踪系统参数的变化,且能够保证系统不是2N阶持续激励信号的情况下,也能对时变系统参数进行跟踪.     

基于集成综合评价法和聚类分析法的综合评价方法

针对传统的主成分分析法在数据无量纲化中"中心标准化"的缺点,提出了改进的主成分分析方法,并建立了一种基于集成综合评价法和聚类分析法的新的综合评价方法,通过黑龙江省各城市综合竞争力的统计分析结果说明该方法能有效的得出合理结果.     

改进的粒子群算法及在CVaR模型中的应用

为了求解带有条件风险价值(CVaR)约束的均值-方差模型,提出一种基于广义学习和柯西变异的粒子群算法(CCPSO).在CCPSO算法中,为了提升种群跳出局部最优解的能力,引入一种广义学习策略,提升粒子向最优解飞行的概率;并引入一种动态变异概率,对粒子自身最优位置进行柯西变异,更好地引导种群的飞行;最后,根据全局最优粒子的运行状况,每间隔若干代对其进行变异,以产生全局新的领导者.在基准函数测试中,结果显示CCPSO算法有较好的运行结果.在CVaR模型投资组合优化中,与其它算法相比,CCPSO算法所获结果是有效的,并且优于其它算法.     

基于支持向量机的制造企业创新能力评价模型

在分析了制造企业创新能力评价指标体系的基础上进行企业调查,对收集到的不同类型制造企业的完整数据进行整理,因子分析整理后得到9个综合因子表述原数据,以减少数据处理及问题分析的复杂性.利用支持向量机作为分类器,并使用已有的企业数据作为训练样本,创建了基于支持向量机的制造企业创新能力评价模型.实验结果表明采用径向基函数和多项式函数作为核函数,此模型具有很好的分类性能,可作为制造企业创新能力的评价工具.