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用式(2) 确定隐含层单元数[8 ,9 ] 。
n1 = m + n + a (2)
式中 m 为输入神经元数; n 为输出神经元数; a 为1～10
之间的常数。一般来说,通过这种方式选取的隐单元数可以
达到训练所要求的精度,而且一旦选取并经训练可行即可固
定。本文选取8 个隐含层节点。
输出节点的选择对应于评价结果,为此需先确定期望输
出。在神经网络学习训练阶段,样本期望输出值应是已知量,
可由历史数据资料给定或通过其他数学方法评估得出,如模
糊综合评价法。考虑模拟数据及其临界值,将民航机场安全
状况分为Ⅰ安全(1 0 0 0) 、Ⅱ基本安全(0 1 0 0) 、Ⅲ低度危险
(0 0 1 0) 、Ⅳ危险(0 0 0 1) 4 个等级,对应于数组1～12 的期
望输出见表5。本文选用的预警模型网络配置为10 ×8 ×4 ,
即10 个输入神经元、8 个隐含层神经元和4 个输出神经元。
1) 民航机场安全预警BP 网络模型的训练。
将归一化后的前10 组指标值作为输入(表4) ,与之对应
的期望输出见表5。以MATLAB 的图形用户界面———GUI
(Graphical User Interfaces) 界面创建网络进行训练。训练函数
采用TRAINLM函数; 权值调节规则采用LEARNGDM函数,采
用梯度下降方法对权值和阈值进行调整; 网络层数为3 层;
性能函数采用MSE 函数,表示输出矢量与目标矢量之间的均
方误差; 各层传递函数采用TANSIG函数和PURELIN 函数;
显示训练迭代过程选为5 ; 最大训练次数设为500 ; 目标误差
定为01001。由图2 可以看出,当网络训练至第5 步时,网络
性能达标。神经网络的训练输出结果,见表5 中前10 组实际
输出。
表1 民航机场安全预警指标体系
Table 1 Index system for security early warning of civil aviation airport
指标种类具体指标重要度指标种类具体指标重要度
行为
人的
因素
预警
指标
操作违规率
机场安检失误次数
紧急处理失当次数
技术考核不合格率
班组配合默契程度
行为人因素不安全事件发生率
2
2
1
3
1
2
机务
因素
预警
指标
机务维修失误率
飞机及设备维护质量未达标率
机场设备故障率
技术标准失察率
机务原因不安全事件发生率
机务原因误飞千次率
2
2
2
2
2
3
环境
因素
预警
指标
飞行期间天气恶劣程度
飞行期间天气突变次数
空管设备失灵次数
航空公司危险指数
航路危险指数
气象误报率
机场鸟害程度
非法行为发生次数
空管指挥失误次数
2
2
2
3
3
2
2
2
2
组织
管理
因素
预警
指标
关键人才流失率
不公平感
信息沟通失真率
部门冲突频度和强度
组织结构合理性
群体凝聚力
管理标准失察率
领导集权程度
员工违纪率
人事变动率
工作满意感
指令失效率
机场管理失误次数
机场原因航班延误或取消
2
1
1
1
2
2
2
3
1
3
1
2
2
3
表2 BP 预警模型的初始指标体系
Table 2 Initial index system for BP early warning model
指标类型具体指标值域范围指标类型具体指标值域范围
K1 行为
人因素
预警指标
K11操作违规率
K12紧急处理失当次数
K13班组配合默契程度
0 %～100 %
0～5
低—高
K3 环境
因素预
警指标
K31飞行期间天气恶劣程度
K32空管设备失灵次数
K33气象误报率
K34机场鸟害程度
K35空管指挥失误次数
低—高
0～5
0 %～100 %
低—高
0～5
K2 机务
因素预
警指标
K21机务维修失误率
K22维护质量未达标率
K23机场设备故障率
K24技术标准失察率
0 %～100 %
0 %～100 %
0 %～100 %
0 %～100 %
K4 组织
管理因素
预警指标
K41不公平感
K42信息沟通失真率
K43部门冲突频度和强度
K44组织结构合理性
K45员工违纪率
K46工作满意感
弱—强
0 %～100 %
低—高
低—高
0 %～100 %
弱—强
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Vol. 8 No. 4 安全与环境学报 第8 卷第4 期
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表3 民航机场安全预警指标测评
Table 3 Index evaluation for security early warning of civil aviation airport
指标测评说明
K11操作违规率
重要预警指标,衡量班组对民航法规、证件法规、证件纪律及机场运行手册标准的执行情况
操作违规率= (违规操作事件次数/ 操作事件总数) ×100%
K12紧急处理
失当次数
敏感预警指标,可从对紧急情况处理结果的分析得出
K13班组配合
默契程度
敏感预警指标,衡量班组管理作风民主性、分工合理性及配合默契程度,运用打分法得到
班组配合默契程度= (低,中,高) = (5 ,3 ,1)
K21机务维修
失误率
重要预警指标,衡量适航制度、工作单制度、保留项目的执行情况
机务维修失误率= (机务维修失误次数/ 维修作业总次数) ×100%
K22飞机及设备
维护质量未达标率
重要预警指标,衡量飞机质量、飞行设备维修质量
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