【摘 要】
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空中交通管制安全是确保飞行安全的重要因素,为提高空中交通管制系统的安全性,需要对空中交通管制员人为差错风险进行评估。首先,基于SHEL模型构建了管制员人为差错评估指标
【机 构】
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空军工程大学装备管理与安全工程学院
【基金项目】
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国家自然科学基金项目(71171199)
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空中交通管制安全是确保飞行安全的重要因素,为提高空中交通管制系统的安全性,需要对空中交通管制员人为差错风险进行评估。首先,基于SHEL模型构建了管制员人为差错评估指标体系,之后针对BP神经网络算法容易陷入局部极小值的缺点,通过引入遗传算法优化神经网络的权值和阈值,建立了一种混合算法;经实例评估表明,GA-BP算法与传统的BP神经网络模型相比具有更高的预测精度,具有较好的适用性和可行性,为加强航空业安全管理体系建设提供了一定的参考依据。
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