基于贝叶斯网络的空中交通延误传播分析

从机场网络的角度研究延误传播问题.贝叶斯网络是一种分析传播问题的有效方法,基于贝叶斯网络的延误模型,构造出延误传播的机场网络模型.通过计算网络中条件概率,最终得到联合概率,用于分析机场之间延误传播的影响.实验数据表明,当某一机场产生离场延误时,这一延误不会消失,而是经过时间的推移传播到其他机场,造成其他机场的延误.     

基于贝叶斯网络的航班延误传播分析

 由于机场航班之间存在前后衔接关系,每个航班的延误会波及到下游机场及其航班,因此需要一种有效手段来分析航班衔接时的延误传播。贝叶斯网络（BN）是一种有效的传播分析方法,从某个枢纽机场航班延误出发,对其关联机场的衔接航班的延误影响进行分析,提出了基于BN的航班延误传播模型。结合某航空公司实际数据,通过最大期望值算法对模型进行训练,给出了测试结果。实验表明,所提出的方法能有效地分析航班延误从局部到全局的传播。     

基于贝叶斯网络的航班延误数据初步分析

导致航班延误的影响因素很多,虽然有研究致力于原因分析,但重点多在于定性分析,并没有对这些因素进行界定,而使航班延误的结果存在一个模糊的范围.将概率统计的贝叶斯规则用于分析民航航班数据,建立贝叶斯网络模型,对航班延误发生的时间,延误的时间以及延误原因进行分析.通过贝叶斯方法的概率统计,直观反映航班进出机场的延误情况.研究结果可以辅助领导层决策,针对具体延误原因制定相关策略,为减少飞机延误,保证航空公司飞行正点率工作提供切实的依据.     

基于贝叶斯网络的航空公司飞行安全系统评价

开展航空公司的飞行安全系统评价是提高飞行安全运行水平的重要措施。在对国内外相关研究成果进行分析和比较的基础上,结合飞行安全评价中的不确定性特点,利用飞行安全评价指标体系,建立了基于贝叶斯网络的飞行安全系统评价模型。该模型能够有效地处理专家意见一致或不一致的情形,并对系统进行预测及诊断分析。通过对某航空公司飞行安全运行状况的实例评价,结果表明此方法是合理有效的。     

基于贝叶斯网络的航班延误与风险共因性研究

在民航运输生产中,航班延误时常发生,不仅打乱乘客的出行计划,影响航空公司的信誉,同时也会成为民航安全风险的隐患,而民航安全风险发生的同时也常常会导致航班延误。构建航班延误与安全风险的共因性指标体系来分析两者的共因性,并建立了相应的贝叶斯网络模型。研究结果为分析航班延误与安全分析的共因性关联强度提供参考,并在一定程度上对航班延误与安全风险进行预警,确定控制和消除航班延误隐患的措施,提高民航安全。     

基于准模拟的飞机过站时间预测方法

飞机过站时间是飞机级设计要求,它对航空公司运营成功与乘客满意度有重要影响。因此,在飞机概念设计阶段,有必要对其设计要求进行确认。提出了一种基于准模拟的飞机过站时间预测方法,其中占过站时间较大比例的乘客登离机时间利用基于离散时间仿真方法计算得来,其余过站服务时间由工程经验方法进行估算。利用此方法对各大飞机公司所提供的型号进行登离机时间模拟,并验证了仿真模型的精确度。以某单通道飞机为例,计算登离机时间并估算飞机过站时间,算例表明此方法能为设计人员评价不同登离机人数、登离机策略、舱门个数对过站时间的影响。在飞机概念设计阶段,设计员能够利用此方法快速获得较可信的登离机时间和过站时间。     

基于贝叶斯网络的空战效能评估方法研究

贝叶斯网络是一个基于概率推理的数学模型,常用于解决复杂系统间的不确定性,且具有较大优势。空战过程是一个极为复杂的过程,具有较高的不确定性,针对空战效能评估过程中存在的问题,结合空战理论和实际情况,建立空战效能评估的贝叶斯网络模型,提出基于贝叶斯网络的空战效能评估方法,并进行仿真分析。结果表明:该评估方法能够根据战场环境证据对空战信息优势、协同能力、部队效能、决策指挥能力进行效能评估,为决策提供有力依据,且具有很强的学习能力与推理能力。     

基于Q- learning算法的机场航班延误预测

将改进的深度信念网络(DBN)和Q-learning算法结合建立组合预测模型。首先将延误预测问题建模为一个标准的马尔可夫决策过程,使用改进的深度信念网络来选择关键特征。经深度信念网络分析,从46个特征变量中选择出27个关键特征类别作为延误时间的最终解释变量输入Q-learning算法中,从而实现对航班延误的实时预测。使用北京首都国际机场航班数据进行测试实验,实验结果表明,所提出的模型可以有效预测航班延误,平均误差为4.05 min。将提出的组合算法性能与4种基准方法进行比较,基于DBN的Q-learning算法的延误预测准确性高于另外四种算法,具有较高的预测精度。     

基于贝叶斯网络的民航安全分析研究

安全在民用航空领域占有举足轻重的地位,直接影响民航企业的生存和发展。科学合理的安全分析便于及时发现民航领域存在的安全问题,预防航空事故诱发因素的萌生,提高民航安全管理的科学性和可操作性。根据民航安全的特点,建立了基于故障树的多态贝叶斯网络系统安全分析模型,综合运用诊断推理和因果推理形式,实现了定性与定量相结合的民航安全分析,通过航空灾难的实例验证了方法的有效性。在此基础上,提出采用区间型贝叶斯网络进行民航安全分析,克服了其他方法只能分析计算单点概率值的局限性,比传统的安全评估更客观,更有说服力。     

基于贝叶斯网络的故障诊断与维修决策研究

深入研究了决策贝叶斯网络的构成和求解过程,分析了决策贝叶斯网络与期望诊断代价相结合获得最佳维修策略的方法,举例说明了该方法的有效性.     

贝叶斯正则化BP网络在机翼载荷分析中的应用

采用贝叶斯正则化与BP网络相结合的方法,构造了一个分析飞机机翼载荷的三层BP网络。贝叶斯正则化方法提高了BP神经网络的泛化能力,且能考虑非特征化的非线性影响。使用某型飞机对称机动和滚转机动的试飞实测数据作为载荷激励来训练神经网络,并用这个训练完的网络预测了该飞机机翼的飞行载荷。最后将神经网络预测结果与实测结果进行了比较,结果表明该方法能够准确地实现飞机机翼载荷预测,对新机研制和飞行试验有较高的参考价值。     

应答机测距转发性能分析

分析了采用视频AGC(自动增益控制)、射频AGC和限幅器等3种测距转发模式的应答机性能,分析结果表明:视频AGC模式下,应答机测距通道的输出功率恒定,测距转发性能不随上行信号强度变化而变化;射频AGC模式下,应答机测距通道的输出功率不恒定,测距转发性能随着上行信号强度变化而变化;而限幅器模式可看作射频AGC的一种特殊情况.仿真分析了我国研制的限幅器和射频AGC两种模式应答机的性能,结果表明理论计算的性能与实测结果一致,理论分析正确且理论分析结果可作为链路计算的依据.     

时间序列分析法预测某型飞机的故障率

采用时间序列分析法某型飞机的故障率进行预测,其可为可靠性维修提供理论依据。     

MA60飞机高原机场起飞性能研究

针对我国自行研制的支线飞机———MA60飞机进行了高原机场起飞性能研究。首先建立了飞机从地面滑跑到离地后距地面10.7 m高度处数学模型,结合MA60飞机的特性,计算出其理论起飞距离、起飞滑跑距离等参数值,然后按照CCAR 25部要求,设计了试飞验证程序,并在选定的高原机场进行了试飞验证,试飞中采用双发半功率模拟单发代替单发试飞。试飞结果表明,MA60飞机可在高原机场使用5°襟翼安全起飞。     

飞机活动半径与飞行等时点

飞机活动半径与飞行等时点是在特殊或者紧急飞行情况下,根据飞机实际油量选定最有利的紧急备降机场,保证飞机在安全距离或者最短时间内在备降机场降落的一种紧急情况处置方法。本文通过理论分析和实例验证,提出在曲折航线飞行中,用实际飞行资料精确计算飞机活动半径和飞行等时点位置的新的计算方法。     

基于MCMC的PLP未来强度的Bayesian预测分析

在无信息先验分布下,将Gibbs抽样与Metropolis-Hastings算法相结合的方法应用于幂律过程的未来强度的Bayesian预测。该预测方法能将时间截尾数据和失效截尾数据统一分析,并给出在未来某一时刻处强度函数的MCMC样本,利用该样本可以方便地获得关于未来某一时处刻强度函数及其函数的各种后验分析。一个经典工程数值算例说明了预测方法的可行性、合理性与有效性。     

基于贝叶斯网络的多状态机载系统安全性评估方法

传统的安全性评估方法不适用于具有多状态属性的现代机载系统。根据系统与系统组成单元之间的状态关系,构建了基于贝叶斯网络的机载系统多状态安全性模型;运用通用生成函数给出了贝叶斯网络非根节点的条件概率表,基于变量消元法提出了系统失效状态发生概率计算方法,推导了系统组成单元重要度算法。结合某型飞机副翼控制系统给出了应用实例。结果表明,方法为解决多状态机载系统的安全性评估问题提供了一种简洁直观的方法,能够有效评估机载系统的安全性水平,确定各单元对系统安全性中的影响。