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摘要:
为了更加准确地计算和预测航空管制员的工作负荷,利用雷达管制模拟试验获取的数据,分别采用线性回归、神经网络的非线性回归和基于神经网络的支持向量机方法,建立了基于扇区复杂性因素的管制员工作负荷实时计算模型.结果表明,这3种模型的绝对误差平均值分别为0.969、1.049、0.240;相对误差平均值分别为16.667%、17.979%、6.229%;均方根误差分别为0.186、0.206、0.114.另外,若采用5%作为基准精度,基于神经网络的支持向量机模型可以将相对误差控制在-0.5% ~0.5%,表现出较强的误差控制能力.研究表明,可以采用扇区动态复杂性因素来计算管制员的工作负荷,相比线性回归、神经网络的非线性回归方法,基于神经网络的支持向量机方法对管制员工作负荷的计算有更高的精度.
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文献信息
篇名 基于扇区动态复杂性因素的航空管制员工作负荷计算
来源期刊 安全与环境学报 学科 工学
关键词 安全工程 支持向量机 工作负荷 非线性回归 空中交通管制
年,卷(期) 2015,(2) 所属期刊栏目 安全工程
研究方向 页码范围 108-111
页数 分类号 X951
字数 语种 中文
DOI 10.13637/j.issn.1009-6094.2015.02.023
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研究主题发展历程
节点文献
安全工程
支持向量机
工作负荷
非线性回归
空中交通管制
研究起点
研究来源
研究分支
研究去脉
引文网络交叉学科
相关学者/机构
期刊影响力
安全与环境学报
双月刊
1009-6094
11-4537/X
大16开
北京市海淀区中关村南大街5号
2-770
2001
chi
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