：基于改进贝叶斯神经网络的航空公司安全敏感性分析
：本文主要探讨了在航空公司安全质量管理中，如何运用改进的贝叶斯神经网络进行安全敏感性分析，以提升风险识别和可靠性改进的效果。
：神经网络、深度学习、机器学习、数据建模、专业指导
【正文】：
安全敏感性分析是航空公司安全质量管理的重要组成部分，它旨在理解和评估各个关键指标对整体安全性能的影响程度。传统的风险识别和可靠性改进方法可能无法精确地捕捉到这些复杂关系，而贝叶斯神经网络作为一种强大的非线性建模工具，可以有效地处理不确定性并进行概率推理，因此被引入到航空安全领域。
区间数学是研究具有不确定性的数值范围的一种数学理论，它能够处理不完全确定的数据，为贝叶斯神经网络提供了一种更符合实际的分析框架。本文提出的改进贝叶斯神经网络结合了区间数学，分析了各指标与整体安全质量状况之间的扰动关系，从而实现对指标灵敏度的量化分析。
在具体应用中，通过构建的改进贝叶斯神经网络模型，可以对航空公司的一系列关键安全指标（如飞行事故率、维修质量、飞行员训练水平等）进行敏感性分析。分析过程中，可以观察到当某一或多个指标发生变化时，整体安全性能如何受到影响，以及这种影响的大小和方向。这对于优化安全管理策略、提高风险控制能力具有重要意义。
案例研究部分以东方航空公司为例，展示了在人工干预指标时，组合指标干预相比于单一指标干预能取得更好的效果。这表明在实际操作中，考虑指标间的相互作用和综合效应对于提高安全管理效率至关重要。同时，实施安全管理体系后，各指标的灵敏度表现出向好的趋势，这证明了改进的贝叶斯神经网络在识别安全改进方向上的有效性。
总结来说，基于区间数学改进的贝叶斯神经网络在航空公司安全敏感性分析中的应用，为风险管理和可靠性提升提供了科学的决策支持工具。通过对各个安全指标的敏感性分析，航空公司能够更加精细化地调整管理策略，降低风险，保障飞行安全。这一方法不仅适用于航空业，还可以推广到其他对安全性要求极高的行业，如交通运输、能源设施等领域，以提升整体系统的安全性和可靠性。
