基于D-S证据理论的飞行事故预测模型-论文.pdf

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1、第22卷第3期安全与环境工程Vo1．22NO．32015拄5月SafetyandEnvironmentalEngineeringMay2015文章编号：16711556(2015)03—0117一O5基于D-S证据理论的飞行事故预测模型薛明浩，端木京顺，甘旭升，闵桂龙(1．空军工程大学装备管理与安全工程学院，陕西西安710051；2．空军工程大学空管领航学院，陕西西安710051)摘要：为提高飞行事故的预测精度，提出一种基于D—s证据理论的组合预测模型。该模型分别采用时间序列、BP神经网络和最小二乘支持向量机对飞行事故率进行预测，通过对待测年份之前的飞行事故的

2、预测误差分析，计算出相应的基本信任分配函数，并借助I>S证据理论对三种预测模型进行融合，将融合结果作为飞行事故率预测模型的权重，从而得出待测年份的飞行事故预测结果。以美国空军A类飞行事故数据对该组合模型进行验证，结果表明组合预测模型能够较准确地预测飞行事故率，且模型精度优于任何单一预测模型。关键词：I)_S证据理论；飞行事故率；时间序列；BP神经网络；最sl~Z．乘支持向量机；组合预测模型中图分类号：X949；X928．03文献标识码：ADOI：10．13578／j．cnki．issn．1671—1556．2015．03．022PredictionModelo

3、fFlightAccidentsBasedOntheD-SEvidenceTheoryXUEMinghao，DUANMuJingshun，GANXusheng，MINGuilong(1．MaterielManagement&SafetyEngineeringCollege，AirForceEngineeringUniversity，xi’an710051，China；2．AirTrafficControl&NavigationCollege，AirForceEngineeringUniversity，Xi’an710051，China)Abstract：Thi

4、spaperputsforwardacombinationpredictionmodelbasedontheD—SevidencetheoryinordertOimprovethepredictionaccuracyofflightaccidents．Inthismodel，weusetimeseries，BPneuralnetworkandleastsquaressupportvectormachinetorespectivelypredictflightaccidentrates，andcalculatethecor—respondingbasictrus

5、tdistributionfunctionsbasedontheanalysisofpredictionerrorstakingplacebeforetheyeartobepredicted．ThepaperfusesthesethreemodelswiththehelpoftheD—Sevidencetheoryandtakesthefusionmodelastheweightsofthepredictionmodels，andcalculatestheflightaccidenterrorsintheyeartobepredicted．Thesimulat

6、iveresultshowsthattheproposedcombinedpredictionmodelismoreaccurateonflightaccidentpredictionthananysingleofthethreemodels．Keywords：D—Sevidencetheory；flightaccidentrates；timeseries；BPneuralnetwork；leastsquaressupportvectormachine(LS—SVM)；combinationpredictionmodel飞行事故预测是在对历史数据统计和分析的基

7、模型进行修正，然后利用模型进行预测，但预测模型础上，对未来可能发生的飞行事故预先做出近乎合收敛性、精度等均受到不同程度的限制；神经网络理的推测判断]。准确的飞行事故预测可以为飞行(BP)_6。具有很强的非线性映射能力，可以弥补传安全管理提供帮助，对有效地预防飞行事故具有十统方法的不足，但也存在易陷入局部极小点和过拟分重要的意义。合等缺点，使得其应用受到限制；最小二乘支持向量针对飞行事故预测国内外学者已做了大量的研机(LS—SVM)E8]较好地解决了小样本、非线性、局部究]。如灰色预测法]、时间序列Ⅲ5]一般是选取某极小点等问题，但求解时存在二次规划问题，求解速

8、种函数建立相关数学模型，并通过历史数据