打开文本图片集
摘 要 民航不安全事件数是表征民航安全程度的指标,对其进行预测有利于观测民航安全趋势,并调整安全决策。基于2006-2017年的不安全事件数据,发现数据呈现非线性关系,适用于采用三次指数平滑法进行研究,建立民航不安全事件的预测模型,确定该模型的权重取值进行预测,得到2018-2019年民航的不安全事件的预测结果为31515、46451起。
关键词 民航不安全事件;三次指数平滑法;预测
引言
近年来,民航业发展迅速,安全运行保障成为首要问题,不安全事件是影响安全保障能力的重要因素。控制和预防不安全事件的发生有利于减少事故的发生。民航不安全事件的发生受多因素的影响,一旦出现严重影响着企业的安全运行[1]。不安全事件的预测可以对民航不安全事件数进行短期的预报,为决策者提供数据参考,因此,对不安全事件的预测成为预测民航安全发展趋势的重要手段之一。
Valdés R M A等利用贝叶斯推理和层次结构发展预测模型预测飞机安全事件[2]。郭九霞等运用灰色缓冲算子马尔科夫模型对空管不安全事件进行了短期预测[3]。杜红兵等运用二次指数平滑法建立模型对美国通用航空飞行事故进行短期预测[4]。对2006年—2017年的不安全事件数进行分析研究,不安全事件具有波动性、非线性的特点,但波动性不大,适合进行短期预测。马尔科夫链的相关模型适合于波动性较大的数据,二次指数平滑法适合于呈现线性关系的数据。三次指数平滑预测适合样本不是很多,且非线性小样本数据[5],可以通过调整权重系数来改变历史数据对预测数据的影响。
1 三次指数平滑法的不安全事件预测模型
三次指数平滑法的模型如下。
(1) (2) 为预测值,T为超前的预测时间数;t=1,2,3… n。
(4)为预测系数,为原数据所对应的一次、二次、三次指数平滑修订后的数据,计算公式为:(5)
(6) (7)为实际值,为权重系数,在0~1.0取值。
1.1 初始值的确定
观察12年(2006-2017年)的历史数据,原数列的项数小于15项,选前三年的平均数948作为初始值。
1.2 权重系数的确定
对2006—2017年的不安全事件数进行分析,可知数据存在波动,适合的权重系数取值在0.6~0.9。取0.6、0.7、0.71、0.72、0.73、0.74、0.75、0.8、0.81、0.82、0.83、0.84、0.85、0.86、0.87、0.88、0.89、0.9分別对不安全事件进行预测比较,选取相对误差最小的,得到权重系数为0.81,根据公式(1)—(7)对2006—2017年数据进行计算,得表1。
2 民航不安全事件预测
运用三次指数平滑法的民航不安全事件预测模型,取T=1、T=2时,预测得到2018—2019年的不安全事件数分别为31515、46451起。
3 结论
经对民航预测方法比较分析和民航局官网发布的2006—2017年的数据进行分析,发现三次指数平滑法更符合民航不安全事件的特点。
构建了民航不安全事件预测模型进行计算比较,确定该模型的权重系数为0.81,并且预测值与实际值的相对误差较小,预测出2018—2019年不安全事件数分别是31515、46451起。
参考文献
[1] 曾亮.多层次模糊评估法在民航不安全事件风险评估中的应用[J].中国安全科学学报,2008(01):131-138+181.
[2] Valdés R M A,Comendador V F G,Sanz L P,et al.Prediction of aircraft safety incidents using Bayesian inference and hierarchical structures[J].Safety Science,2018,(104):216–230.
[3] 郭九霞,潘传江,廖勇.基于GBO-Markov模型的空管不安全事件预测方法[J].安全与环境学报,2016,16(04):48-51.
[4] 杜红兵,秦鹏慧.美国通用航空飞行事故短期预测的时序外推分析模型[J].安全与环境学报,2011,11(03):209-212.
[5] 严小丽,何超,黄怡浪.三次指数平滑法在建筑事故预测中的应用[J].统计与决策,2015,(10):72-73.