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用式(2) 確定隱含層單元數(shù)[8 ,9 ] 。
n1 = m + n + a (2)
式中　m 為輸入神經(jīng)元數(shù); n 為輸出神經(jīng)元數(shù); a 為1～10
之間的常數(shù)。一般來說,通過這種方式選取的隱單元數(shù)可以
達(dá)到訓(xùn)練所要求的精度,而且一旦選取并經(jīng)訓(xùn)練可行即可固
定。本文選取8 個隱含層節(jié)點。
輸出節(jié)點的選擇對應(yīng)于評價結(jié)果,為此需先確定期望輸
出。在神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)學(xué)習(xí)訓(xùn)練階段,樣本期望輸出值應(yīng)是已知量,
可由歷史數(shù)據(jù)資料給定或通過其他數(shù)學(xué)方法評估得出,如模
糊綜合評價法。考慮模擬數(shù)據(jù)及其臨界值,將民航機(jī)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(yīng)于數(shù)組1～12 的期
望輸出見表5。本文選用的預(yù)警模型網(wǎng)絡(luò)配置為10 ×8 ×4 ,
即10 個輸入神經(jīng)元、8 個隱含層神經(jīng)元和4 個輸出神經(jīng)元。
　　1) 民航機(jī)場安全預(yù)警BP 網(wǎng)絡(luò)模型的訓(xùn)練。
將歸一化后的前10 組指標(biāo)值作為輸入(表4) ,與之對應(yīng)
的期望輸出見表5。以MATLAB 的圖形用戶界面———GUI
(Graphical User Interfaces) 界面創(chuàng)建網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行訓(xùn)練。訓(xùn)練函數(shù)
采用TRAINLM函數(shù); 權(quán)值調(diào)節(jié)規(guī)則采用LEARNGDM函數(shù),采
用梯度下降方法對權(quán)值和閾值進(jìn)行調(diào)整; 網(wǎng)絡(luò)層數(shù)為3 層;
性能函數(shù)采用MSE 函數(shù),表示輸出矢量與目標(biāo)矢量之間的均
方誤差; 各層傳遞函數(shù)采用TANSIG函數(shù)和PURELIN 函數(shù);
顯示訓(xùn)練迭代過程選為5 ; 最大訓(xùn)練次數(shù)設(shè)為500 ; 目標(biāo)誤差
定為01001。由圖2 可以看出,當(dāng)網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練至第5 步時,網(wǎng)絡(luò)
性能達(dá)標(biāo)。神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的訓(xùn)練輸出結(jié)果,見表5 中前10 組實際
輸出。
表1 　民航機(jī)場安全預(yù)警指標(biāo)體系
Table 1 　Index system for security early warning of civil aviation airport
指標(biāo)種類具體指標(biāo)重要度指標(biāo)種類具體指標(biāo)重要度
行為
人的
因素
預(yù)警
指標(biāo)
操作違規(guī)率
機(jī)場安檢失誤次數(shù)
緊急處理失當(dāng)次數(shù)
技術(shù)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(fā)生率
2
2
1
3
1
2
機(jī)務(wù)
因素
預(yù)警
指標(biāo)
機(jī)務(wù)維修失誤率
飛機(jī)及設(shè)備維護(hù)質(zhì)量未達(dá)標(biāo)率
機(jī)場設(shè)備故障率
技術(shù)標(biāo)準(zhǔn)失察率
機(jī)務(wù)原因不安全事件發(fā)生率
機(jī)務(wù)原因誤飛千次率
2
2
2
2
2
3
環(huán)境
因素
預(yù)警
指標(biāo)
飛行期間天氣惡劣程度
飛行期間天氣突變次數(shù)
空管設(shè)備失靈次數(shù)
航空公司危險指數(shù)
航路危險指數(shù)
氣象誤報率
機(jī)場鳥害程度
非法行為發(fā)生次數(shù)
空管指揮失誤次數(shù)
2
2
2
3
3
2
2
2
2
組織
管理
因素
預(yù)警
指標(biāo)
關(guān)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(qiáng)度
組織結(jié)構(gòu)合理性
群體凝聚力
管理標(biāo)準(zhǔn)失察率
領(lǐng)導(dǎo)集權(quán)程度
員工違紀(jì)率
人事變動率
工作滿意感
指令失效率
機(jī)場管理失誤次數(shù)
機(jī)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(yù)警模型的初始指標(biāo)體系
Table 2 　Initial index system for BP early warning model
指標(biāo)類型具體指標(biāo)值域范圍指標(biāo)類型具體指標(biāo)值域范圍
K1 行為
人因素
預(yù)警指標(biāo)
K11操作違規(guī)率
K12緊急處理失當(dāng)次數(shù)
K13班組配合默契程度
0 %～100 %
0～5
低—高
K3 環(huán)境
因素預(yù)
警指標(biāo)
K31飛行期間天氣惡劣程度
K32空管設(shè)備失靈次數(shù)
K33氣象誤報率
K34機(jī)場鳥害程度
K35空管指揮失誤次數(shù)
低—高
0～5
0 %～100 %
低—高
0～5
K2 機(jī)務(wù)
因素預(yù)
警指標(biāo)
K21機(jī)務(wù)維修失誤率
K22維護(hù)質(zhì)量未達(dá)標(biāo)率
K23機(jī)場設(shè)備故障率
K24技術(shù)標(biāo)準(zhǔn)失察率
0 %～100 %
0 %～100 %
0 %～100 %
0 %～100 %
K4 組織
管理因素
預(yù)警指標(biāo)
K41不公平感
K42信息溝通失真率
K43部門沖突頻度和強(qiáng)度
K44組織結(jié)構(gòu)合理性
K45員工違紀(jì)率
K46工作滿意感
弱—強(qiáng)
0 %～100 %
低—高
低—高
0 %～100 %
弱—強(qiáng)
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　Vol. 8 　No. 4 　　　　　　　　　　　　　　　安全與環(huán)境學(xué)報　　　　　　　　　　　　　　第8 卷第4 期
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表3 　民航機(jī)場安全預(yù)警指標(biāo)測評
Table 3 　Index evaluation for security early warning of civil aviation airport
指標(biāo)測評說明
K11操作違規(guī)率
重要預(yù)警指標(biāo),衡量班組對民航法規(guī)、證件法規(guī)、證件紀(jì)律及機(jī)場運行手冊標(biāo)準(zhǔn)的執(zhí)行情況
操作違規(guī)率= (違規(guī)操作事件次數(shù)/ 操作事件總數(shù)) ×100%
K12緊急處理
失當(dāng)次數(shù)
敏感預(yù)警指標(biāo),可從對緊急情況處理結(jié)果的分析得出
K13班組配合
默契程度
敏感預(yù)警指標(biāo),衡量班組管理作風(fēng)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(jī)務(wù)維修
失誤率
重要預(yù)警指標(biāo),衡量適航制度、工作單制度、保留項目的執(zhí)行情況
機(jī)務(wù)維修失誤率= (機(jī)務(wù)維修失誤次數(shù)/ 維修作業(yè)總次數(shù)) ×100%
K22飛機(jī)及設(shè)備
維護(hù)質(zhì)量未達(dá)標(biāo)率
重要預(yù)警指標(biāo),衡量飛機(jī)質(zhì)量、飛行設(shè)備維修質(zhì)量
　
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