基于BP神經網絡的海南航空公司飛行安全研究.pdf

1、航空公司是航空運輸?shù)闹匾d體，其飛行安全管理水平的高低關系到乘客的生命安全。我國民航經過多年的努力，在安全管理上形成了具有自己特色且與國際民航接軌的飛行安全管理體系。然而，隨著越來越多的機場、航線陸續(xù)投入使用，航班數(shù)量日益增加，航空事故的發(fā)生頻率也逐年增長，航空公司飛行安全管理工作面臨嚴峻的考驗。研究航空公司飛行安全管理水平，可以更好的了解影響航空公司飛行安全管理的關鍵因素，通過制定相應措施來控制這些關鍵因素，降低航空公司飛行安全風險，

2、這對提高航空公司飛行安全管理水平來說非常必要。
　　本文以海南航空公司為研究對象，引入BP人工神經網絡來評價海南航空公司飛行安全管理水平，詳述BP神經網絡的算法，并分析了BP神經網絡的應用局限性。本文對一些大眾化的指標影響因素進行重要性分析，對影響飛行安全的指標進行了初步的篩分，根據(jù)飛行安全評價指標的構建原則以及海南航空公司本身的飛行安全管理情況，構建了海南航空公司飛行安全評價指標體系。利用海南航空公司的實際指標數(shù)據(jù)為樣本訓練出了

3、BP人工神經網絡模型。通過各項實例檢驗，證明了BP人工神經網絡模型在海南航空公司的飛行安全管理水平評價方面的可行性。論文對海南航空公司飛行安全評價指標體系中安全管理、運行環(huán)境、機組資源和飛機因素這4個一級指標下面的17個二級指標逐一進行了靈敏度分析，找出了影響海南航空公司飛行安全管理水平的五個關鍵指標。分別是安全教育與技術培訓管理情況、應急管理培訓與實施情況、機組人員違規(guī)操作、簽派可靠性和機組資源管理能力這些指標。其中安全教育與技術培訓

4、管理情況、應急管理培訓與實施情況和簽派可靠性這三個指標是安全管理一級指標下的二級指標，機組人員違規(guī)操作和機組資源管理能力這兩個關鍵指標是機組資源一級指標下的二級指標。在對這些關鍵指標進行詳細分析的基礎之上，就海南航空公司的安全管理和機組資源兩個方面分別提出了提高安全管理水平和提升機組人員綜合素質兩個改進對策。
　　本文的創(chuàng)新之處在于，構建海南航空公司飛行安全評價指標體系所采用的方法，填補了航空領域飛行安全指標體系構建方法上的空白。