基于BP神经网络的民航机场飞行区事故预测研究.pdf

【基于BP神经网络的民航机场飞行区事故预测研究】 民航机场飞行区的安全事故预测是一项复杂的任务，涉及到多种因素，如场地条件、航空器状态、通信导航设备、气候环境、规章制度和人员技能等。传统的预测模型，如时间序列模型、回归模型和灰色预测模型，往往依赖大量历史数据，而民航运输业的快速发展使得这些历史数据对未来预测的指导价值降低。针对这种情况，研究者们开始探索更适应非线性关系和复杂性的预测方法，其中BP神经网络是一个有效的选择。 BP（Backpropagation）神经网络是一种模仿人脑神经元结构的计算模型，特别适用于处理多因果关系和非线性问题。它由输入层、隐藏层和输出层组成，信息在各层之间单向传播，通过权重调整不断优化预测结果。在民航机场飞行区事故预测中，BP神经网络可以捕获和学习不同因素之间的复杂交互，从而提供更准确的预测。 在实际应用中，研究人员使用MATLAB软件的神经网络工具箱构建了BP神经网络模型。MATLAB提供了方便的接口和算法，可以快速训练和测试模型，确保模型的科学性和合理性。对于长沙黄花国际机场2010年至2016年间的96个月样本数据，通过BP神经网络进行训练和测试，结果显示目标误差率达到了预期要求，这证实了BP神经网络在预测民航机场飞行区事故方面的可行性。 该研究不仅验证了BP神经网络在预测模型中的优势，也为民航机场的安全预警研究提供了新视角和方法。通过不断训练和优化网络，可以进一步提升预测的准确性和提前预判事故的能力，这对于提高民航运输的安全性至关重要。未来的研究可以在此基础上，考虑更多的影响因素，比如航班密度、季节性变化、人为因素等，以构建更加精细化和全面的预测模型。 总结来说，BP神经网络在民航机场飞行区事故预测中的应用，利用了其处理非线性问题和复杂数据的能力，结合MATLAB的工具支持，能够有效地预测和预防可能的安全事故，为机场安全管理提供了科技支撑。这一研究方法有望在其他类似领域得到推广，提升整个民航行业的安全水平。