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用式(2) 確定隱含層單元數[8 ,9 ] 。
n1 = m + n + a (2)
式中　m 為輸入神經元數; n 為輸出神經元數; a 為1～10
之間的常數。一般來說,通過這種方式選取的隱單元數可以
達到訓練所要求的精度,而且一旦選取并經訓練可行即可固
定。本文選取8 個隱含層節點。
輸出節點的選擇對應于評價結果,為此需先確定期望輸
出。在神經網絡學習訓練階段,樣本期望輸出值應是已知量,
可由歷史數據資料給定或通過其他數學方法評估得出,如模
糊綜合評價法。考慮模擬數據及其臨界值,將民航機場安全
狀況分為Ⅰ安全(1 0 0 0) 、Ⅱ基本安全(0 1 0 0) 、Ⅲ低度危險
(0 0 1 0) 、Ⅳ危險(0 0 0 1) 4 個等級,對應于數組1～12 的期
望輸出見表5。本文選用的預警模型網絡配置為10 ×8 ×4 ,
即10 個輸入神經元、8 個隱含層神經元和4 個輸出神經元。
　　1) 民航機場安全預警BP 網絡模型的訓練。
將歸一化后的前10 組指標值作為輸入(表4) ,與之對應
的期望輸出見表5。以MATLAB 的圖形用戶界面———GUI
(Graphical User Interfaces) 界面創建網絡進行訓練。訓練函數
采用TRAINLM函數; 權值調節規則采用LEARNGDM函數,采
用梯度下降方法對權值和閾值進行調整; 網絡層數為3 層;
性能函數采用MSE 函數,表示輸出矢量與目標矢量之間的均
方誤差; 各層傳遞函數采用TANSIG函數和PURELIN 函數;
顯示訓練迭代過程選為5 ; 最大訓練次數設為500 ; 目標誤差
定為01001。由圖2 可以看出,當網絡訓練至第5 步時,網絡
性能達標。神經網絡的訓練輸出結果,見表5 中前10 組實際
輸出。
表1 　民航機場安全預警指標體系
Table 1 　Index system for security early warning of civil aviation airport
指標種類具體指標重要度指標種類具體指標重要度
行為
人的
因素
預警
指標
操作違規率
機場安檢失誤次數
緊急處理失當次數
技術考核不合格率
班組配合默契程度
行為人因素不安全事件發生率
2
2
1
3
1
2
機務
因素
預警
指標
機務維修失誤率
飛機及設備維護質量未達標率
機場設備故障率
技術標準失察率
機務原因不安全事件發生率
機務原因誤飛千次率
2
2
2
2
2
3
環境
因素
預警
指標
飛行期間天氣惡劣程度
飛行期間天氣突變次數
空管設備失靈次數
航空公司危險指數
航路危險指數
氣象誤報率
機場鳥害程度
非法行為發生次數
空管指揮失誤次數
2
2
2
3
3
2
2
2
2
組織
管理
因素
預警
指標
關鍵人才流失率
不公平感
信息溝通失真率
部門沖突頻度和強度
組織結構合理性
群體凝聚力
管理標準失察率
領導集權程度
員工違紀率
人事變動率
工作滿意感
指令失效率
機場管理失誤次數
機場原因航班延誤或取消
2
1
1
1
2
2
2
3
1
3
1
2
2
3
表2 　BP 預警模型的初始指標體系
Table 2 　Initial index system for BP early warning model
指標類型具體指標值域范圍指標類型具體指標值域范圍
K1 行為
人因素
預警指標
K11操作違規率
K12緊急處理失當次數
K13班組配合默契程度
0 %～100 %
0～5
低—高
K3 環境
因素預
警指標
K31飛行期間天氣惡劣程度
K32空管設備失靈次數
K33氣象誤報率
K34機場鳥害程度
K35空管指揮失誤次數
低—高
0～5
0 %～100 %
低—高
0～5
K2 機務
因素預
警指標
K21機務維修失誤率
K22維護質量未達標率
K23機場設備故障率
K24技術標準失察率
0 %～100 %
0 %～100 %
0 %～100 %
0 %～100 %
K4 組織
管理因素
預警指標
K41不公平感
K42信息溝通失真率
K43部門沖突頻度和強度
K44組織結構合理性
K45員工違紀率
K46工作滿意感
弱—強
0 %～100 %
低—高
低—高
0 %～100 %
弱—強
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　Vol. 8 　No. 4 　　　　　　　　　　　　　　　安全與環境學報　　　　　　　　　　　　　　第8 卷第4 期
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表3 　民航機場安全預警指標測評
Table 3 　Index evaluation for security early warning of civil aviation airport
指標測評說明
K11操作違規率
重要預警指標,衡量班組對民航法規、證件法規、證件紀律及機場運行手冊標準的執行情況
操作違規率= (違規操作事件次數/ 操作事件總數) ×100%
K12緊急處理
失當次數
敏感預警指標,可從對緊急情況處理結果的分析得出
K13班組配合
默契程度
敏感預警指標,衡量班組管理作風民主性、分工合理性及配合默契程度,運用打分法得到
班組配合默契程度= (低,中,高) = (5 ,3 ,1)
K21機務維修
失誤率
重要預警指標,衡量適航制度、工作單制度、保留項目的執行情況
機務維修失誤率= (機務維修失誤次數/ 維修作業總次數) ×100%
K22飛機及設備
維護質量未達標率
重要預警指標,衡量飛機質量、飛行設備維修質量
　
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