公开(公告)号：CN112257914B

公开(公告)日：2023-06-06

申请号：CN202011111711.8

申请日：2020-10-16

Applicant: 中国人民解放军空军工程大学

Inventor： 任博 ,  崔利杰 ,  刘嘉 ,  王强 ,  史越 ,  胡良谋 ,  李大伟 ,  刘超 ,  苗卓广 ,  周之 ,  王新河

IPC: G06Q10/04 ,  G06Q10/0635 ,  G06Q10/067 ,  G06Q50/30 ,  G06N7/01 ,  G06F18/2113 ,  G06F18/214 ,  G06F18/2431 ,  G06F18/27

Abstract: 本发明公开了一种基于随机森林的航空安全因果预测方法，包括步骤S1：构建基于Bow‑tie模型的航空安全致因变量关联辨识模型，确定关键致因变量；S2：建立航空安全规模数据采集清单，标签原始安全数据库中的不安全事件数据特征；S3：对不安全事件数据特征进行降维处理，得到航空公司的不安全事件建模数据；S4：构建基于随机森林模型的航空安全态势预测模型；S5：对航空安全态势预测模型的预测能力进行评价；S6：根据致因变量对航空安全态势预测结果的影响分析，对关键致因变量对航空安全不安全事件的贡献进行排序。本发明中的预测方法使得难以度量的航空安全态势定量可测，适用于当前状态的航空安全定量评估，未来航空安全态势的预测。

公开(公告)号：CN112257914A

公开(公告)日：2021-01-22

申请号：CN202011111711.8

申请日：2020-10-16

Applicant: 中国人民解放军空军工程大学

Inventor： 任博 ,  崔利杰 ,  刘嘉 ,  王强 ,  史越 ,  胡良谋 ,  李大伟 ,  刘超 ,  苗卓广 ,  周之 ,  王新河

IPC: G06Q10/04 ,  G06Q10/06 ,  G06Q50/30 ,  G06N7/00 ,  G06K9/62

Abstract: 本发明公开了一种基于随机森林的航空安全因果预测方法，包括步骤S1：构建基于Bow‑tie模型的航空安全致因变量关联辨识模型，确定关键致因变量；S2：建立航空安全规模数据采集清单，标签原始安全数据库中的不安全事件数据特征；S3：对不安全事件数据特征进行降维处理，得到航空公司的不安全事件建模数据；S4：构建基于随机森林模型的航空安全态势预测模型；S5：对航空安全态势预测模型的预测能力进行评价；S6：根据致因变量对航空安全态势预测结果的影响分析，对关键致因变量对航空安全不安全事件的贡献进行排序。本发明中的预测方法使得难以度量的航空安全态势定量可测，适用于当前状态的航空安全定量评估，未来航空安全态势的预测。