基于PCA-CA合用的航班运行风险等级划分研究

论文摘要

为快速、直观、准确地划分航班运行风险等级,结合450组标准航班运行风险数据,首先根据主成分分析（PCA）从风险指标体系中提取主成分,实现风险指标降维;然后以主成分为变量,根据离差平方和法（Ward法）对航班进行聚类分析（CA）;进而,结合主成分得分图对各类航班的风险特征进行分析,划分风险等级,制定风险缓解控制措施;最后,对主成分方法应用前后在不同聚类数下的风险等级划分精度进行对比。结果表明:在航班运行风险指标体系中提取6个主成分时,累计反映原指标信息比例可达87. 080%; PCACA合用后的风险等级划分精度有明显提升;聚类分类数为5时,效果最佳,风险等级划分精度可达到80. 44%。综上证实基于PCA-CA合用的航班运行风险等级划分方法合理并可行。

论文目录

• 0 引言
• 1 指标构建、量化及方法原理介绍
•   1.1 指标建立及数据样本收集
•   1.2 方法原理
•     1.2.1 主成分分析
•     1.2.2 聚类分析
• 2 实例计算
•   2.1 主成分分析
•     2.1.1 指标相关性检验
•     2.1.2 主成分提取
•     2.1.3 因子载荷及主成分系数计算
•     2.1.4 主成分得分计算
•     2.1.5 主成分表征意义分析
•   2.2 聚类分析
• 3 结果分析
•   3.1 航班特征分析
•     3.1.1 航班的主成分特征分析
•     3.1.2 航班风险等级划分与风险缓解措施的制定
•   3.2 精度分析
• 4 结论

文章来源

类型: 期刊论文

作者: 谷润平,李景良,王岩韬

关键词: 安全管理工程,航班运行,风险等级划分,主成分分析,聚类分析

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: 中国民航大学空中交通管理学院

基金: 国家自然科学基金项目(U1933103),国家重点研发计划项目(2016YFB0502400)

分类号: V35;V328

DOI: 10.13637/j.issn.1009-6094.2019.06.008

页码: 1918-1927

总页数: 10

文件大小: 2678K

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