安全系統(tǒng)預(yù)測(cè)(文件)
【正文】 3 7 民航事故征候萬(wàn)時(shí)率的誤差值 序號(hào) ?)0(X )0(X 絕對(duì)誤差 相對(duì)誤差 % 1 0 . 5 7 0 0 0 . 5 7 0 0 2 0 . 5 8 0 7 0 . 5 8 0 . 0 0 0 7 0 . 1 2 3 0 . 4 9 4 9 0 . 5 0 . 0 0 5 1 1 . 0 2 4 0 . 4 2 2 0 0 . 4 2 0 . 0 0 2 0 . 4 8 （ 5）預(yù)測(cè)精度檢驗(yàn) 表 3 8 精度檢驗(yàn)值 項(xiàng)目 c P 精度等級(jí) 結(jié)果 0 ． 0 4 2 1 好 （ 6）民航事故征候萬(wàn)時(shí)率預(yù)測(cè)值 表 3 9 民航事故征候萬(wàn)時(shí)率預(yù)測(cè)值 年份 2 0 0 5 2 0 0 6 2 0 0 7 2 0 0 8 2 0 0 9 預(yù)測(cè)值 0 .3 6 0 .3 1 0 .2 6 0 .2 6 0 .1 9 馬爾柯夫預(yù)測(cè)法 將數(shù)據(jù)劃分為 n種狀態(tài)，其狀態(tài)集合為 E={E1，E2， … ， En}，則數(shù)據(jù)序列由 Ei狀態(tài)經(jīng)過(guò) k步變?yōu)?Ej的概率為 其中： 為狀態(tài) Ei經(jīng) k步移到 Ej的次數(shù)； Ni為狀態(tài) Ei出現(xiàn)的總次數(shù)；進(jìn)一步得到狀態(tài)轉(zhuǎn)移概率矩陣為： ikijkij NnP )()( ?)(kij)()(2)(1)(2)(22)(21)(1)(12)(11)(knnknknknkkknkkkPPPPPPPPPP????? ① 0≤Pij≤1； ② ， i=1， 2， n。本文選定以－ 18%，－ 8%， 0， 8%， 16%為界限，將相對(duì)差值序列劃分為 4個(gè)區(qū)間，即狀態(tài) 1為（－ 18%～－ 8%），狀態(tài) 2為（－ 8%～ 0），狀態(tài) 3為（ 0～ 8%），狀態(tài) 4為（ 8%～ 16%），則可得到相應(yīng)的相對(duì)誤差序列所處的狀態(tài) 根據(jù)狀態(tài)的劃分和式（ 320）、（ 321），可得到航空事故征候的各步狀態(tài)概率轉(zhuǎn)移矩陣為 02/12/102/1002/12/12/10000101 ?）（P000102/12/102/102/102/12/1002 ?）（P00102/1002/101002102103 ?）（10000010000101004 ?）（ 表 3 — 16 狀態(tài)預(yù)測(cè)計(jì)算表 起始年序號(hào) 初始狀態(tài) 轉(zhuǎn)移步數(shù) 狀態(tài) 1 狀態(tài) 2 狀態(tài) 3 狀態(tài) 4 2 0 0 3 2 1 0 0 1 /2 1 /2 2 0 0 2 4 2 1 0 0 0 2 0 0 1 2 3 0 0 1 0 2 0 0 0 1 4 0 0 1 0 合計(jì) 1 0 5 /2 1 /2 表 3 — 16 狀態(tài)預(yù)測(cè)計(jì)算表 起始年序號(hào) 初始狀態(tài) 轉(zhuǎn)移步數(shù) 狀態(tài) 1 狀態(tài) 2 狀態(tài) 3 狀態(tài) 4 2 0 0 3 2 1 0 0 1 /2 1 /2 2 0 0 2 4 2 1 0 0 0 2 0 0 1 2 3 0 0 1 0 2 0 0 0 1 4 0 0 1 0 合計(jì) 1 0 5 /2 1 /2 表 3 17 航空事故征候預(yù)測(cè)比較 GM （ 1 , 1 ）模型 GM （ 1 , 1 ） — M a rk o v 預(yù)測(cè)模型 年份 事故征候數(shù) 預(yù)測(cè)值 相對(duì)誤差 % 概率狀態(tài) 預(yù)測(cè)值 相對(duì)誤差 % 1 9 9 9 120 1 1 6 . 6 4 2 . 8 8 3 1 2 1 . 3 1 1 . 0 7 2 0 0 0 93 1 1 2 . 3 1 － 1 7 . 1 9 1 9 7 . 7 0 4 . 8 1 2 0 0 1 103 1 0 8 . 1 7 － 4 . 7 8 2 1 0 3 . 8 5 0 . 8 2 2 0 0 2 1 1 6 1 0 4 . 2 2 1 1 . 3 4 1 1 6 . 7 3 0 . 6 3 2 0 0 3 100 1 0 0 . 4 4 － 0. 44 2 9 6 . 4 2 3 . 7 1 2 0 0 4 106 9 6 . 8 3 9 . 4 7 1 0 0 . 7 0 5 . 2 6 例： 設(shè)一年中任意的相繼兩天中，雨天轉(zhuǎn)晴天的概率為 1/3，晴天轉(zhuǎn)雨天的概率為 1/2，任一天為晴或者雨是互逆事件，以 0表示晴天狀態(tài)， 1表示雨天狀態(tài)，假設(shè) 10月 1日為雨天。 BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型介紹 t3 t2 輸出模式 輸入模式 隱含層 隱含神 經(jīng)元 輸出神 經(jīng)元 輸出層 tm t1 pn p13 p2 p1 … … … 圖 32 BP網(wǎng)絡(luò)模型 訓(xùn)練 隱含層 圖 3 3 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測(cè)的網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)圖 歷史數(shù)據(jù) 當(dāng)前點(diǎn) 輸 出 預(yù) 測(cè)值 1 2 …… n 1 0 …… 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)時(shí)間預(yù)測(cè)步驟 時(shí)間序列處理和步驟 1)設(shè) X是樣本點(diǎn)的順序數(shù)字， Y是 X對(duì)應(yīng)點(diǎn)上的值。 5)將去除趨向的網(wǎng)絡(luò)預(yù)測(cè)值轉(zhuǎn)換為原時(shí)間序列的值，用下式計(jì)算 )( bmxyy iii ??? )( bmxyy iii ??? )( bmxyy iii ??? 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練方法及步驟 給輸入層單元到隱含層單元的連接權(quán)值w1ij,i=1,2… ,s1,j=1,2… n，隱含層單元到輸出層單元連接權(quán)值 w2mi,m =1,2… s2， i=1,2… ,s1,隱含層閥值單元 ,輸出層的閥值 ，并賦予權(quán)值、閥值（ 1，+1）區(qū)間的隨機(jī)值。 , March 10, 2023 ? 雨中黃葉樹(shù)，燈下白頭人。 :18:5003:18:50March 10, 2023 ? 1他鄉(xiāng)生白發(fā)，舊國(guó)見(jiàn)青山。 2023年 3月 10日星期五 3時(shí) 18分 50秒 03:18:5010 March 2023 ? 1做前，能夠環(huán)視四周；做時(shí)，你只能或者最好沿著以腳為起點(diǎn)的射線向前。 :18:5003:18Mar2310Mar23 ? 1世間成事，不求其絕對(duì)圓滿，留一份不足，可得無(wú)限完美。 。 , March 10, 2023 ? 閱讀一切好書如同和過(guò)去最杰出的人談話。勝人者有力，自勝者強(qiáng)。 2023年 3月 10日星期五 3時(shí) 18分 50秒 03:18:5010 March 2023 ? 1一個(gè)人即使已登上頂峰，也仍要自強(qiáng)不息。 2023年 3月 10日星期五 上午 3時(shí) 18分 50秒 03:18: ? 1最具挑戰(zhàn)性的挑戰(zhàn)莫過(guò)于提升自我。 :18:5003:18Mar2310Mar23 ? 1越是無(wú)能的人，越喜歡挑剔別人的錯(cuò)兒。 2023年 3月 10日星期五 3時(shí) 18分 50秒 03:18:5010 March 2023 ? 1空山新雨后，天氣晚來(lái)秋。 :18:5003:18:50March 10, 2023 ? 1意志堅(jiān)強(qiáng)的人能把世界放在手中像泥塊一樣任意揉捏。 , March 10, 2023 ? 很多事情努力了未必有結(jié)果，但是不努力卻什么改變也沒(méi)有。 。 :18:5003:18Mar2310Mar23 ? 1故人江海別，幾度隔山川。 表 3 1 2 原始數(shù)據(jù)初始化后的結(jié)果 樣本編號(hào) 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 T 0 . 1 8 0 . 1 1 0 . 1 8 0 . 1 1 0 . 1 8 0 . 1 0 0 . 3 1 0 . 1 5 0 . 0 6 0 . 1 4 0 . 1 5 0 . 1 0 0 0 . 1 5 0 . 1 8 0 . 1 1 0 . 1 8 0 . 1 1 0 . 1 8 0 . 1 0 . 3 1 0 . 1 5 0 . 0 6 0 .
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