基于集对分析和AFSA-SVM的军航空管安全评价

论文摘要

为改善军航空管的安全管理水平,预防事故发生,在集对分析(SPA)理论、人工鱼群算法(AFSA)和支持向量机(SVM)的基础上,提出了一种组合的军航空管安全评价方法。首先,根据军航空管系统运行特点,构建军航空管安全评价指标体系;在此基础上,引入SPA理论中的集对和联系度概念生成训练样本和测试样本;最后,基于获取样本,采用AFSA优化SVM的超参数,继而完成训练和测试,得到军航空管安全评价模型。算例分析表明,所提出的方法简便易行,定性定量相结合,建立的评价模型具备一定联想推理功能,评价结果也更贴近实际,对于提升军航空管安全管理和决策水平具有实际意义。

论文目录

• 0 引言
• 1 军航空管安全评价指标体系
•   1)与指挥所有关战勤值班分队的交互协同。
•   2)与机场有关单位的交互协同。
•   3)与起飞线塔台的交互协同。
•   4)与有关炮射单位的交互协同。
•   5)与有关空管部门的交互协同。
•   6)与民航空管部门的交互协同。
• 2 集对分析理论
• 3 AFSA-SVM模型
•   3.1 AFSA基本原理
•   3.2 SVM超参数取值范围
•   3.3 基于AFSA的SVM超参数优化
• 4 基于SPA的军航空管安全AFSA-SVM评价
• 5 案例分析
•   5.1 军航空管安全SPA评价
•   5.2 军航空管安全AFSA-SVM评价
• 6 结论

文章来源

类型: 期刊论文

作者: 甘旭升,杨捷,刘飞,刘苹妮

关键词: 安全系统学,军航空管,安全评价,集对分析,人工鱼群算法,支持向量机

来源: 安全与环境学报 2019年06期

年度: 2019

分类: 工程科技Ⅰ辑,工程科技Ⅱ辑

专业: 安全科学与灾害防治,航空航天科学与工程

单位: 西京学院理学院,空军工程大学空管领航学院

分类号: V328;V355.1

DOI: 10.13637/j.issn.1009-6094.2019.06.007

页码: 1909-1917

总页数: 9

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