基于DBN的飞机着陆弹跳预测方法

• 作者: 孙延进 张贵明 贾博
• 来源期刊: 中国安全科学学报
• 学科: 工学
• 关键词: 深度置信网络(DBN) 着陆弹跳 快速存储记录器(QAR) 航空大数据 不安全事件
• 年，卷（期）: 2020,（6）
• 所属期刊栏目: 安全工程技术
• 页码范围: 84-91
• 页数: 8页
• 分类号: X949
• 语种: 中文
• DOI: 10.16265/j.cnki.issn1003-3033.2020.06.013

摘要

飞机着陆弹跳是航班运行中经常发生的不正常事件,为掌握着陆弹跳的诱因并有效预防该类事件发生,首先,提出一种基于深度置信网络(DBN)的飞机着陆弹跳预测方法;其次,通过航空运行数据评估事件与着陆机场环境条件的相关性,以东航实际着陆弹跳事件为例,探究着陆时油门杆位置与弹跳的变化趋势;然后,分别讨论触地前飞行员操纵、飞机状态和飞机的不稳定进近对着陆弹跳的影响;最后,以不同信息的组合作为输入训练模型,对比预测精度,找到最优模型.研究结果表明:基于DBN的方法适合利用大量航班数据预测着陆弹跳事件;当网络输入包含机场环境条件、飞机油门杆位置等着陆弹跳直接影响因素,以及不稳定进近等非直接影响因素时,该预测模型能够较准确地预测着陆弹跳事件,其预测准确度可达到94.78％.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	贾博		1	0	0.0	0.0
2	孙延进		1	0	0.0	0.0
3	张贵明		1	0	0.0	0.0