基于多变量灰色模型的航空安全预测方法

谷倩倩; 徐超; 谭学明

doi:10.3969/j.issn.2095-1248.2024.02.009

沈阳航空航天大学学报 ›› 2024, Vol. 41 ›› Issue (2) : 76 -85. DOI: 10.3969/j.issn.2095-1248.2024.02.009

民用航空与安全工程

基于多变量灰色模型的航空安全预测方法

谷倩倩 ¹^,² ,
徐超 ¹ ,
谭学明 ¹

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The aviation safety prediction method based on multivariate gray model

Qianqian GU ¹^,² ,
Chao XU ¹ ,
Xueming TAN ¹

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摘要

由于航空事故具有致因机理复杂且致因因素较强的灰色特性，传统的灰色预测模型只适用于单变量预测且具有预测精度低的缺陷。基于此，提出一种以遗传算法优化的多变量灰色模型开展航空安全预测的方法。首先，以航空事故致因理论为基础，从SHEL模型的角度运用鱼骨图确定航空安全影响因素，并以相关系数矩阵可视化图形进一步筛选关键致因因素；其次，构建以人为因素、环境因素、设备设施因素、外来影响因素等为强输入指标的多变量灰色模型，并利用遗传算法对模型的待定参数r全局搜索最优解；最后，以2007-2016年中国民用航空器事故征候万次率和航空不安全事件统计为对象进行仿真实验，并利用GM（1，1）和MGM（1，n）两种灰色预测模型进行预测对比。结果表明：提出的方法与传统的灰色模型相比，在短时间的航空安全预测中平均预测误差约为1.6%，验证了该方法的有效性和较高的预测精度。