基于粗糙集和支持向量机的航班运行风险预测

来源：中国安全科学学报杂志2017年第9期北京时间：

作者：王岩韬, 唐建勋, 赵嶷飞

单位：中国民航大学 空管运行安全技术国家重点实验室,天津 300300

摘要：为提高航班运行风险预测精确度,参照民航局咨询通告《航空承运人运行控制风险管控系统实施指南》,首先分析山东航空航班控制工作流程,初步筛选出15个航班运行风险评估指标项;然后精选100个航班历史数据,根据粗糙集理论,结合遗传算法和Johnson算法约简评估项,获取8个核心指标;最后,利用支持向量机(SVM)算法建立风险预测模型,并用Matlab进行仿真。结果表明:对于高中低3类风险等级,用该方法所得样本分类正确率可达82.22%,该方法可用于航班运行风险的评估和分级。

关键词：航班运行,风险预测,粗糙集,遗传算法,Johnson算法,支持向量机(SVM)

基金资助：国家重点研发计划 (2016YFB0502400);国家自然科学基金资助(71701202,U1433111);民航局科技项目(20150204)。