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基于ACE-BN的通勤飞行事故/事件诱因分析

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为降低我国通用航空短途运输运行安全风险,提出一种基于平均因果效应(ACE)和贝叶斯网络(BN)的事故/事件诱因分析方法.首先,分析102起美国通勤飞行事故/事件,共识别出7类19种诱因;然后,引入ACE公式确定节点的优先次序,使用K2算法构建BN结构,并采用最大期望(EM)算法进行网络参数学习,建立通勤飞行事故/事件诱因分析模型;最后,对各诱因的概率进行排序并分析诱因间的敏感性.结果表明:机组经验不足导致的事故/事件发生概率最高;机械设备情况容易受到雨雪等恶劣天气的影响;天气因素和监管因素对机组因素表现出较高的敏感性,其中,恶劣的天气会影响机翼等机械设备的正常运转,进而影响飞行员对于飞机的操作,技术和安全培训不到位会影响飞行员和管制人员的专业水平及经验技能.
Cause analysis of commuter flight accidents/incidents based on ACE-BN

靳慧斌、朱孟昌、马明霞

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中国民航大学交通科学与工程学院,天津300300

安阳工学院飞行学院,河南安阳455000

平均因果效应(ACE) 贝叶斯网络(BN) 通勤飞行 事故/事件 诱因分析

中国民航局安全能力建设专项

KJZ49420210060

2023

10.16265/j.cnki.issn1003-3033.2023.02.1109

中国安全科学学报
中国职业安全健康协会

中国安全科学学报

CSTPCDCSCD北大核心
影响因子：1.548
ISSN：1003-3033
年,卷(期)：2023.33(2)
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