摘要
为表征航空旅客运输事故征候演化机理,提出事故征候贝叶斯网络的建模方法.基于事故征候中致因事件、结果事件及分类标准的定义,以7265起事故征候案例为样本,利用事件提取算法,识别事故征候叙述文本中的致因事件,利用改进的最大最小爬山算法实现网络建模;依据事件提取的测试集验证与结构学习的交叉验证,检验建模算法的准确性与有效性;基于证据敏感性指标,识别关键致因事件.结果表明:航空旅客运输事故征候贝叶斯网络模型包含94个节点和247条有向弧.空降冲突、严重设备故障、机组成员疾病及火灾烟雾是模型中高风险关联的致因事件,在安全监管过程中消除或减弱关键致因事件的发生能有效控制系统风险.
基金项目
国家自然科学基金(71871116)
中央高校基本科研业务费专项资金项目(NR2019006)
南京航空航天大学研究生创新基地开放基金(kfjj20190910)
NETL
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