吳偉鍵

(深圳航空有限責(zé)任公司,廣東深圳 518128)

基于集對分析的民航運輸事故征候預(yù)測模型研究

吳偉鍵

(深圳航空有限責(zé)任公司,廣東深圳 518128)

近幾年國內(nèi)、國際關(guān)于飛機失事的報道層出不窮，不禁引發(fā)社會各界對飛機系統(tǒng)是否完善、航空是否安全的思考。所以需要采用行之有效的辦法對事故發(fā)生原因進(jìn)行系統(tǒng)分析和預(yù)測，從而是民航加強對飛機的安全管理，經(jīng)過不斷的完善、改良后，使人們可以乘坐放心、安全的飛機。本文將從集對分析的角度對民航事故預(yù)測模型展開研究，旨在為航空安全提供借鑒。

集對分析 民航運輸 事故征候預(yù)測模型

民航事故征候指的是航空器在運行的過程中，或者與飛行期間與航空器相關(guān)的事件，雖然不產(chǎn)生事故但有可能影響飛行的安全事件。國際航空組織在《安全手冊》中規(guī)定了事故、事故癥候類似事件以及事故癥候之間的關(guān)系。據(jù)相關(guān)統(tǒng)計指出，在事故發(fā)生之前，大概平均會有28起事故癥候事件和近300其事故癥候類似事件發(fā)生。常規(guī)的飛行安全管理的重點主要是通過對飛行進(jìn)行調(diào)查的方式，對民航飛行的安全予以改進(jìn)。

1 民航運輸事故征候預(yù)測方法

隨著科技的發(fā)展近十年民航事故發(fā)生的概率與二十年前有很好的改善，這樣通過傳統(tǒng)對事故調(diào)查的方法，進(jìn)行安全管理的可行性就變得越來越低，基于這種情況，需要開展新型的飛行事故管理辦法，對事故癥候進(jìn)行及時預(yù)防，從而較少重大事故發(fā)生。目前，世界上對民航運輸事故癥候預(yù)測辦法主要包括：灰色預(yù)測法、灰色馬爾可夫預(yù)測法、灰色神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測法、灰色新陳代謝馬爾可夫預(yù)測法。

航空研究人員通過運用灰色預(yù)測法將航空運輸事故癥候時間等有效數(shù)據(jù)進(jìn)行了分析，研究所需的數(shù)據(jù)量少，易于操作，但對預(yù)測波動性較大的事故癥候數(shù)據(jù)計算時存在一定的偏差，準(zhǔn)確性不高[1]。其他研究人員采用灰色馬爾可夫預(yù)測法對民航運輸事故癥候進(jìn)行研究，發(fā)現(xiàn)其可以完善灰色預(yù)測法中存在一定不足，但由于馬爾可夫鏈比較適用于長期時間的數(shù)據(jù)序列，因此灰色馬爾可夫預(yù)測法在使用時也具有一定的局限性。研究人員將目光投向灰色新陳代謝馬爾可夫預(yù)測法，發(fā)現(xiàn)運用新陳代謝的模塊能夠生成更具規(guī)律的新序列，這樣能夠提升預(yù)測的準(zhǔn)確性，但因灰色新陳代謝馬爾可夫預(yù)測法運用了馬爾可夫鏈而使其產(chǎn)生一定的局限性?；疑窠?jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測法可以利用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對灰色數(shù)據(jù)長時間的數(shù)據(jù)序列進(jìn)行處理。研究人員通過觀察發(fā)現(xiàn)，灰色神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測法對數(shù)據(jù)序列的精確度較高，并且能夠完善傳統(tǒng)預(yù)測方法由于數(shù)據(jù)波動的原因而導(dǎo)致精確度缺失的問題。但對尋求潛在數(shù)據(jù)的規(guī)律和考慮因素不到位，得到的預(yù)測結(jié)果僅為絕對值。

正是由于時候癥候預(yù)測辦法具有不確定性、隨機性等特點使得研究人員難以得到最好的辦法。所以筆者將運用集對分析辦法對民航運輸癥候進(jìn)行科學(xué)、合理的預(yù)測[2]。

2 集對分析預(yù)測

集對分析是當(dāng)前較為新的理論，其核心內(nèi)容是將確定不確定性成為確定不確定性系統(tǒng)，認(rèn)為確定性與不確定性之間存在相互制約、相互影響、相互聯(lián)系等原因。確定性和不確定性之間的聯(lián)系度體現(xiàn)于上述論述之中。可以通過公式對不確定進(jìn)行表達(dá)即：u=a+bi+cj。公式中的a指的是兩個集合的同一性，b指的是兩個集合的差異性，c指的是兩個集合的對立度，i指的是差異標(biāo)記符號，i的取值范圍是-1≤i≤1，j指的是對立標(biāo)記符號，等于-1、根據(jù)上述的定義可以得到a、b、c之間的關(guān)系，即a+b=c，a和c是確定的數(shù)值，b為不確定值，所以在這個公式中具有確定和不確定因素，是一種確定不確定函數(shù)[3]。

3 基于集對分析的民航運輸事故征候預(yù)測模型

基于集對分析的民航運輸事故征候預(yù)測模型就是講事故癥候量和與之產(chǎn)生影響的因素作為一個整體進(jìn)行研究。第一，要確定影響事故癥候關(guān)系的原因；第二，要建立這些類別的同異反聯(lián)系度，當(dāng)確定未來影響因素時，參照之前的樣本建立預(yù)測樣本，從而有效的判斷事故癥候類型，正確的預(yù)測事故癥候量。航空運輸事故發(fā)生是由多種原因造成的，其中包括運輸生產(chǎn)水平、社會發(fā)生程度和航空運輸?shù)馁Y金運行水平等。這些因素與民航事故發(fā)生癥候量具有隨機性、模糊性、不確定性等特點，在這種情況下使用是他的預(yù)測方法會產(chǎn)生較大的誤差不利于預(yù)測的真實性，所以本文使用分析聚類預(yù)測法是很有必要的。

3.1 確定影響事故癥候量的因素

航空運輸涉及面廣，影響其因素繁雜。筆者通過閱讀相關(guān)的文獻(xiàn)發(fā)現(xiàn)對其產(chǎn)生影響的主要因素包括：航空運輸?shù)闹苻D(zhuǎn)量、旅客吞吐量、貨物吞吐量、航空運行的時間、機場的起降班次，航空公司的全年飛行班次，航線里程、航空公司收入、國民生產(chǎn)總值，居民消費能力等。

3.2 確定預(yù)測事故額癥候量

用字母N表示預(yù)測事故的癥候量，根據(jù)集對聚類原理，用A表示N可能的分類系統(tǒng)，對應(yīng)的待測系統(tǒng)為B，那么A={A1，A2，A3，...AN}。

3.3 建立預(yù)測事故癥候量分類模式系統(tǒng)

設(shè)預(yù)測事故癥候量的隔離集合的影響因素的增長率的集合為XK={j=1～m}，參考本年度的增長集合X0={j=1～m}.其中XK為其第k個子集，m為影響因子的數(shù)目。UK=AK+BK+CKJ，表示第k個分類集合與集成對分類后得到的異反向量，可以記為聯(lián)系度UK=（AK，BK，CK），其中（k=1，2，3...n）。

4 結(jié)語

綜上所述，本文首先介紹了民航運輸事故征候預(yù)測方法，進(jìn)而闡述集對分析預(yù)測和基于集對分析的民航運輸事故征候預(yù)測模型，并且分析發(fā)對事故癥候預(yù)測的優(yōu)勢。另外，由于聯(lián)系度和同異反之間具有計算較為簡單方便，僅通過分析就能較好的對樣本進(jìn)行預(yù)測，不僅操作簡單而且具有較強的使用性。在構(gòu)建各種集對時使用的i，j的取值可以根據(jù)實際情況進(jìn)行調(diào)整，所以集對分析方法還具有一定的靈活性[4]。雖然集對分析聚類辦法有諸多優(yōu)勢，但其也有不完善之處，不確定的系數(shù)取值問題是一直以來困擾研究人員的問題，筆者通過大量的文獻(xiàn)閱讀仍然沒有找到解決的方案，相信在未來的研究中能夠得到很好的解決。

[1]王永剛,鄭紅運.基于最優(yōu)變權(quán)組合模型的航空運輸事故征候預(yù)測[J].中國安全科學(xué)學(xué)報,2013,10（25):126-131.

[2]劉玲莉,孫亞菲,鄭紅運.基于集對分析的民航運輸事故征候預(yù)測模型研究[J].安全與環(huán)境工程,2013,10(13):154-158.

[3]霍志勤.基于歷史數(shù)據(jù)的中國民航跑道安全管理關(guān)鍵問題研究[D].南京:南京航空航天大學(xué),2012,11(21):14-116.

[4]朱雪飛.航空公司安全管理系統(tǒng)（SMS）項目的建設(shè)與應(yīng)用研究[D].濟(jì)南：山東大學(xué),2013,10(20):112-114.