基于CREAM和贝叶斯网络的空管人误概率预测方法.pptx
基于CREAM和贝叶斯网络的空管人误概率预测方法
汇报人：
2024-01-14
目录
contents
引言
CREAM理论概述
贝叶斯网络基础
基于CREAM和贝叶斯网络空管人误概率预测模型构建
实验设计与结果分析
结论与展望
引言
01
国内外研究现状
目前，国内外学者已经对空管人误概率预测方法进行了大量研究，包括基于历史数据统计分析、基于专家经验评估等方法。然而，这些方法存在数据获取困难、主观性强等问题。基于CREAM和贝叶斯网络的空管人误概率预测方法能够克服这些问题，具有更高的准确性和客观性。
发展趋势
随着人工智能和大数据技术的不断发展，未来空管人误概率预测方法将更加智能化和自动化。基于CREAM和贝叶斯网络的方法可以结合机器学习、深度学习等技术，进一步提高预测精度和效率。
本研究旨在基于CREAM和贝叶斯网络，构建空管人误概率预测模型。首先，通过CREAM方法对空管人为失误进行认知分析，识别影响人误的关键因素。然后，利用贝叶斯网络构建人误概率预测模型，实现对空管人误概率的定量预测。
研究内容
本研究采用理论建模与实证分析相结合的方法。首先，通过文献综述和专家访谈等方法收集相关数据和信息；其次，运用CREAM方法对空管人为失误进行认知分析；接着，利用贝叶斯网络构建人误概率预测模型；最后，通过实证分析验证模型的准确性和有效性。
研究方法
CREAM理论概述
02
CREAM（CognitiveReliabilityandErrorAnalysisMethod）是一种基于认知心理学和人机交互理论的人误概率预测方法。
CREAM认为人的失误是由于认知过程中的信息处理和决策制定环节出现问题导致的，通过对这些环节进行建模和分析，可以预测和减少人的失误。
基本原理
CREAM定义
空管领域对安全性和可靠性要求极高，人的因素是影响空管安全的重要因素之一。
应用背景
目前，CREAM在空管领域已经得到了广泛应用，主要用于分析和预测管制员的失误概率，以及指导管制员培训和选拔。
应用现状
可以为管制员培训和选拔提供科学依据。
贝叶斯网络基础
03
贝叶斯网络定义
贝叶斯网络是一种基于概率图模型的不确定性推理方法，通过构建有向无环图（DAG）表示变量间的依赖关系，并利用条件概率表描述变量的联合概率分布。
基本原理
贝叶斯网络基于贝叶斯定理进行概率推理，通过更新网络中节点的条件概率分布，实现对未知状态的预测和推理。
利用贝叶斯网络对空管人员行为、环境、设备等多因素进行建模，实现对人误概率的预测和评估。
空管人误概率预测
结合空管领域的专家知识和历史数据，构建贝叶斯网络模型，对空管系统的安全风险进行分析和评估。
空管安全风险分析
利用贝叶斯网络对空管决策过程中的不确定性进行建模，为决策者提供决策支持和风险预警。
空管决策支持
01
02
03
具有灵活的建模能力，可以根据实际需求调整网络结构和参数。
02
03
04
01
基于CREAM和贝叶斯网络空管人误概率预测模型构建
04
数据来源
空管人误数据主要来源于历史事故记录、模拟实验、专家评估等。
数据预处理
对数据进行清洗、去重、缺失值处理等，以保证数据质量和一致性。
数据编码
将文本数据转换为数值型数据，便于后续的特征提取和模型训练。
03
02
01
特征提取
从原始数据中提取与人误相关的特征，如人员状态、任务难度、设备状况等。
特征选择
采用统计方法、机器学习算法等筛选出对人误概率有显著影响的特征。
特征转换
对提取的特征进行归一化、标准化等处理，以适应模型训练的要求。
A
B
C
D
实验设计与结果分析
05
A
B
C
D
基于CREAM理论
通过分析空管人员在工作中的认知、规则、环境、设备和人员之间的相互作用，构建人误概率预测模型。
模型训练与验证
使用训练集对模型进行训练，通过验证集调整模型参数，确保模型性能达到最优。
实验结果评估
使用测试集对模型进行评估，采用准确率、召回率、F1值等指标衡量模型性能。
贝叶斯网络建模
利用贝叶斯网络对CREAM理论中的各因素进行建模，刻画因素之间的依赖关系和不确定性。
实验结果展示
通过图表展示模型在训练集、验证集和测试集上的性能表现，包括准确率、召回率、F1值等指标的变化趋势。
对比分析
将基于CREAM和贝叶斯网络的空管人误概率预测方法与其他传统方法进行对比分析，如基于规则的方法、基于统计的方法等。通过对比实验结果，证明该方法在预测空管人误概率方面的优越性和有效性。
讨论与展望
对实验结果进行深入讨论，分析模型在不同场景下的适用性和局限性。同时，提出未来研究方向和改进措施，如引入更多相关因素、优化模型结构等。
结论与展望
06
基于CREAM和贝叶斯网络的空管人误概率预测方法的有效性：本研究通过结合CREAM（认知可靠性和