【摘 要】
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构建精确航空安全预测模型确定事故及其致因因素变化规律，对航空安全智能管理与主动决策具有重要意义。为此，本文中提出一种基于Bow-Tie模型组合的随机森林算法用于航空安全因果预测，完成安全预测模型参数优化、致因变量贡献排序。首先，基于Bow-Tie模型开展航空安全致因因素的关联辨识，确定安全致因变量，其次，以某航空公司2017—2019年民航安全数据：管理因素、环境因素、飞机因素、人的因素、外在因素
【机 构】
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空军工程大学装备管理与无人机工程学院
【基金项目】
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国家自然科学基金（71701210）； 航空科学基金（20165196017）； 陕西省自然科学基金（2019JQ-710）资助课题；
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构建精确航空安全预测模型确定事故及其致因因素变化规律，对航空安全智能管理与主动决策具有重要意义。为此，本文中提出一种基于Bow-Tie模型组合的随机森林算法用于航空安全因果预测，完成安全预测模型参数优化、致因变量贡献排序。首先，基于Bow-Tie模型开展航空安全致因因素的关联辨识，确定安全致因变量，其次，以某航空公司2017—2019年民航安全数据：管理因素、环境因素、飞机因素、人的因素、外在因素等为研究对象，基于随机森林构建航空安全因果预测模型，开展预测变量的重要性分析、模型构建和预测精度分析。结果表明，该方法能有效预测航空安全关键因素及航空安全态势的变化趋势。同时该方法与神经网络、相关向量机做了性能对比，本文所提模型在预测性能和稳健性均占优。此外，变量重要性分析结果表明：环境因素对2017到2019年航空安全影响最大，需要重点管控；反之，管理因素对于航空安全影响最小，可忽略。
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