系统工程与电子技术

作者：任博, 岳珠峰, 司勇, 崔利杰, 曾航

单位：1. 空军工程大学装备管理与无人机工程学院, 陕西 西安 710052；2. 西北工业大学力学与土木建筑学院, 陕西 西安 710129；3. 中国人民解放军913129部队, 北京 100076

关键词：航空安全,因果预测,随机森林,变量选择,重要性分析

基金：国家自然科学基金(71701210);航空科学基金(20165196017);陕西省自然科学基金(2019JQ-710)

构建精确航空安全预测模型确定事故及其致因因素变化规律, 对航空安全智能管理与主动决策具有重要意义。为此, 提出一种基于Bow-tie模型组合的随机森林算法用于航空安全因果预测, 完成安全预测模型参数优化、致因变量贡献排序。首先, 基于Bow-tie模型开展航空安全致因因素的关联辨识, 确定安全致因变量。其次, 以某航空公司2017~2019年民航安全数据: 管理因素、环境因素、飞机因素、人的因素、外在因素等为研究对象, 基于随机森林构建航空安全因果预测模型, 开展预测变量的重要性分析、模型构建和预测精度分析。结果表明, 该方法能有效预测航空安全关键因素及航空安全态势的变化趋势。同时，该方法与相关向量机、神经网络做了性能对比, 所提模型在预测性能和稳健性均占优。此外, 变量重要性分析结果表明: 环境因素对2017~2019年航空安全影响最大, 需要重点管控; 反之, 管理因素对于航空安全影响最小, 可忽略。

来源：2023年第3期

《系统工程与电子技术》期刊编辑部

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