欢迎来到天天文库
浏览记录
ID:53028361
大小:345.34 KB
页数:5页
时间:2020-04-14
《基于D-S证据理论的飞行事故预测模型-论文.pdf》由会员上传分享,免费在线阅读,更多相关内容在行业资料-天天文库。
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
此文档下载收益归作者所有