基于粗糙集和支持向量机的航班运行风险预测

• 作者: 唐建勋 王岩韬 赵嶷飞
• 来源期刊: 中国安全科学学报
• 学科: 交通运输
• 关键词: 航班运行 风险预测 粗糙集 遗传算法 Johnson算法 支持向量机(SVM)
• 年，卷（期）: 2017,（9）
• 所属期刊栏目: 公共安全
• 页码范围: 158-163
• 页数: 6页
• 分类号: X949|U8
• 语种: 中文
• DOI: 10.16265/j.cnki.issn1003-3033.2017.09.027

摘要

为提高航班运行风险预测精确度,参照民航局咨询通告《航空承运人运行控制风险管控系统实施指南》,首先分析山东航空航班控制工作流程,初步筛选出15个航班运行风险评估指标项;然后精选100个航班历史数据,根据粗糙集理论,结合遗传算法和Johnson算法约简评估项,获取8个核心指标;最后,利用支持向量机(SVM)算法建立风险预测模型,并用Matlab进行仿真.结果表明:对于高中低3类风险等级,用该方法所得样本分类正确率可达82.22％,该方法可用于航班运行风险的评估和分级.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	赵嶷飞	中国民航大学空管运行安全技术国家重点实验室	98	447	11.0	14.0
2	王岩韬	中国民航大学空管运行安全技术国家重点实验室	23	117	7.0	10.0
3	唐建勋	中国民航大学空管运行安全技术国家重点实验室	11	49	4.0	7.0