%0 Journal Article
%T 基于D-S证据理论的飞行事故预测模型
%A 薛明浩
%A 端木京顺
%A 甘旭升
%A 闵桂龙
%J 安全与环境工程
%P 117-121
%D 2015
%X 为提高飞行事故的预测精度，提出一种基于DS证据理论的组合预测模型。该模型分别采用时间序列、BP神经网络和最小二乘支持向量机对飞行事故率进行预测，通过对待测年份之前的飞行事故的预测误差分析，计算出相应的基本信任分配函数，并借助DS证据理论对三种预测模型进行融合，将融合结果作为飞行事故率预测模型的权重，从而得出待测年份的飞行事故预测结果。以美国空军A类飞行事故数据对该组合模型进行验证，结果表明组合预测模型能够较准确地预测飞行事故率，且模型精度优于任何单一预测模型。
%K D-S证据理论
%K 飞行事故率
%K 时间序列
%K BP神经网络
%K 最小二乘支持向量机
%K 组合预测模型
%U http://aqyhj.cug.edu.cn/CN/abstract/abstract1607.shtml