Resumen

El control del trfico areo es una herramienta importante para garantizar la seguridad de la aviacin civil. Para los departamentos que realizan el trabajo de control del trfico areo, reducir el porcentaje de sucesos inseguros es la tarea central de la gestin de la seguridad. Si se puede aclarar eficazmente la relacin entre el porcentaje de sucesos inseguros y sus factores de influencia, se podr predecir la probabilidad de sucesos inseguros en algn departamento de control. Por tanto, es de gran importancia para mejorar el nivel de gestin de la seguridad. Para estimar cuantitativamente la probabilidad de un suceso inseguro, en este artculo se introduce un modelo de red neuronal BP de tres capas. En primer lugar, se realiza una representacin probabilstica de los sucesos inseguros relacionados con el departamento de control del trfico areo y, a continuacin, se toma la probabilidad de diferentes clases de sucesos inseguros y seguros como salidas de la red neuronal BP, los factores que influyen en la aparicin de sucesos inseguros relacionados con el control del trfico areo se toman como entradas y se elige la funcin sigmoidea como funcin de activacin para la capa oculta. Basndose en la funcin de error de la red neuronal, se demuestra que la red neuronal BP general tiene dos inconvenientes cuando se utiliza para el entrenamiento de sucesos de probabilidad pequea, que son los siguientes: el patrn no garantiza que la suma de probabilidad de todos los sucesos sea igual a uno y el error relativo entre las salidas reales y las salidas deseadas es muy grande despus del entrenamiento de la red neuronal. La razn demostrada en este trabajo es que la tasa de ocurrencia del suceso inseguro es mucho menor que la del suceso seguro, lo que provoca que cada peso de la capa de ocultacin est sujeto a las salidas deseadas del suceso seguro cuando se utiliza el mtodo de descenso de gradiente para el entrenamiento de la red. Para resolver este problema, se propone un nuevo mtodo de mapeo para reducir la gran diferencia de las salidas deseadas entre el evento seguro y el evento inseguro. Se demuestra tericamente que el mtodo de mapeo propuesto en este artculo no slo puede mejorar la precisin del entrenamiento, sino tambin garantizar que la suma de probabilidades sea igual a uno. Por ltimo, se presenta un ejemplo numrico para demostrar que el mtodo propuesto en este artculo es eficaz y viable.

• Materias:Algebra Algoritmos (Matemáticas) Ingeniería Lógica matemática Matemáticas
• Subjects:Algebra Agorithms (Math) Engineering Mathematical logic mathematics
• Palabras claves:Control del tráfico aéreo; Gestión de la seguridad; Suceso inseguro; Red neuronal; Probabilidad; Factores de influencia
• Keywords:Air traffic control; Safety management; Unsafe event; Neural network; Probability; Influencing factors