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系統識別號 U0002-0706200611295300
中文論文名稱 以資料探勘預測技術應用於民航安全事件發生頻率之研究
英文論文名稱 Using Data Mining Forecasting Techniques to Study the Accident Frequency in Civil Aviation
校院名稱 淡江大學
系所名稱(中) 資訊管理學系碩士班
系所名稱(英) Department of Information Management
學年度 94
學期 2
出版年 95
研究生中文姓名 黃曉君
研究生英文姓名 Hsiao-Chun Huang
學號 693521105
學位類別 碩士
語文別 中文
口試日期 2006-05-20
論文頁數 74頁
口試委員 指導教授-徐煥智
委員-陳安斌
委員-尹邦嚴
委員-侯永昌
中文關鍵字 資料探勘  類神經網路  支援向量機  飛航安全 
英文關鍵字 Data mining  Neural network  Support vector machine  Aviation safety 
學科別分類 學科別社會科學管理學
學科別社會科學資訊科學
中文摘要 飛航安全為航空業者首要重視的議題,而提升飛航安全最具體的作為便是降低未來飛安事件發生次數,達到「事前預防勝於事後補救」之效。本研究應用多元複迴歸分析、倒傳遞類神經網路、支援向量機等資料探勘技術,在不同事件主題下,預測未來可能之各事件主題頻率值,以期達到預警之效,更進ㄧ歩建立飛安維護之循環體系。本研究主要分為兩階段,第一階段在於找出與各事件主題相關之指標,再將這些相關指標於第二階段裡建置各事件主題的預測模式。由於本研究採用三種資料探勘預測技術,因此將進一步比較不同技術之表現優劣,並以統計方法評估預測技術的適配性,證實不同分析技術的預測能力確實具有差異。在預測資料的建構上,採用資料群組化的方式,以提高模式之解釋能力,本文亦證實採用資料群組化的預測模式確實有較好的解釋能力,準確率亦明顯提升。
透過方法的比較,我們認為在不同的飛安事件風險預測中,倒傳遞類神經網路及支援向量機二種技術將能產生較適當的飛安預測模式,本研究重視整體的飛安考量,強調的是航空業者的飛安控管能力,因此,除模式的預測能力外,模式應用層面與後續的查核維護,亦將加以說明。
英文摘要 This research details the development of civil aviation risk analyze models. We define the aviation risk as the frequency of aviation events. Based on the FSMIS (Flight Standard Management Information System) database developed by CAA (Civil Aviation Administration), three prediction data mining techniques, multiple regression analysis, back propagation neural network, and support vector machine, are used to create prediction models for different type of aviation events.
The FSMIS database contains the information of air operators’ safety performance in various inspection items. Using the information, the relationship between events and operation performance is analyzed and the event prediction models are created. According to our study results, it appears that a data smoothing strategy is very effective at enhancing the predictive accuracy of the models. The methodological comparison suggests that back propagation neural network and support vector machine offer a more promising technology in prediction aviation risk.
論文目次 目錄
第一章 緒論 1
1.1 研究背景與動機 1
1.2 研究目的 4
1.3 論文架構 6
1.4 研究範圍 8
第二章 文獻探討 9
2.1 資料探勘 9
2.2 飛安風險分析 11
2.3 相關預測技術 13
2.3.1 類神經網路 13
2.3.2 支援向量機 17
第三章 飛安資料架構 24
3.1 飛航安全事件紀錄 24
3.2 飛航安全績效指標 28
3.3 重要性績效指標分析 33
3.4 預測資料之建構 39
第四章 預測模式 41
4.1 模式架構 41
4.2 多元複迴歸分析 45
4.3 類神經網路 48
4.4 支援向量機 53
4.5 模式比較與驗證 56
4.6 模式應用 62
第五章 結論與未來研究方向 65
參考文獻 67
附錄一 敏感度分析 71
附錄二 單月MSE值列表 72
附錄三 三月平均之MSE值列表 73
附錄四 單月R2值列表 74
圖目錄
圖 1 1 研究架構圖 7
圖 2 1 類神經網路示意圖 13
圖 2 2 最佳區分超平面 18
圖 2 3 映射函數 21
圖 3 1 單月之相關性分析架構 34
圖 3 2 三月平均之相關性分析架構 34
圖 4 1 單月預測之模式架構圖 43
圖 4 2 三月平均預測之模式架構圖 44
圖 4 3 模式應用示意圖(一) 63
圖 4 4 模式應用示意圖(二) 63
圖 4 5 模式應用示意圖(三) 64
表目錄
表 3 1 飛安績效指標列表 36
表 3 2 單月模式之 值整理 38
表 3 3 三月平均模式之 值整理 38
表 3 4 單月預測資料表格式 39
表 3 5 三月平均預測資料表格式 40
表 4 1 迴歸分析單月預測之 值整理 46
表 4 2 迴歸分析三月平均之 值整理 47
表 4 3 敏感度分析結果整理 50
表 4 4 BPN網路參數設定 52
表 4 5 單月預測之SVM參數設定整理 54
表 4 6 三月平均預測之SVM參數設定整理 55
表 4 7 單月預測之模式評比結果 58
表 4 8 三月平均預測之模式評比結果 61
表 4 9 三月平均之預測模式 值整理 61



參考文獻 參考文獻
中文部分
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