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系統識別號 U0002-2506201420233100
中文論文名稱 運用資料探勘技術於航安風險因素分析
英文論文名稱 Apply data mining techniques to analyze flight safety risk factors
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 102
學期 2
出版年 103
研究生中文姓名 許珉豪
研究生英文姓名 Min-Hao Hsu
學號 601630741
學位類別 碩士
語文別 中文
口試日期 2014-06-21
論文頁數 61頁
口試委員 指導教授-徐煥智
委員-張昭憲
委員-徐煥智
委員-趙景明
中文關鍵字 資料探勘  航安風險  風險因素 
英文關鍵字 Data Mining  Flight Safety risk  Risk Factors 
學科別分類
中文摘要 飛行操作風險評估系統(Flight Operation Risk Assessment System, FORAS)將影響航班飛行之一系列相關風險因素利用階層式架構模型描述彼此之間的關聯性:並透過此模型來推估每一航班在起飛或降落時所可能面臨之風險程度。本研究利用多種的資料探勘技術分析國內某國際航空公司已建置之FORAS系統中已被定義之70多種飛行風險因素。本研究發現依據實際航班資料分析,有將近40%左右的風險因素可被考量由原模型中去除,以簡化模型之複雜度及加強風險因素對風險值預估的敏感度。此外,本研究亦利用分群分析法協助航空公司了解其所屬不同機隊與飛行航段較普遍存在的風險因素為何,以作為航空公司在差異化風險管理的依據。
英文摘要 The FORAS (Flight Operation Risk Assessment System) model is to represent the risk of a flight as a chain of the flight operations in terms of risk factors using a hierarchical structure which breaks down the concerned operation risk of the flight, e.g. approach and landing risk, to its causal operation risks.The importance of risk factors defined in a FORAS system, which is currently developed by an international airline, has been analyzed by data mining techniques in this study. The original system considers more than 70 risk factors to create risk inference model.However, in this study, it has been suggested that around 40% of risk factors need to be reconsidered or removed from the original model. In additional, cluster analysis has been applied to figure out the patterns of potential higher risk areas for various fleets and flight regions.
論文目次 目錄 III
圖目錄 V
表目錄 VI
第一章 緒論 1
1.1 研究背景 1
1.2 研究動機與目的 4
1.3 論文架構 5
第二章 文獻探討 7
2.1 飛航風險因素 7
2.2 資料探勘 12
2.2.1 資料探勘技術之應用 13
2.2.2 資料探勘方法 15
第三章 研究方法 19
3.1 研究架構 19
3.2 來源資料 20
3.3 研究資料 21
3.4 研究工具 22
3.5 相關分析 23
3.6 迴歸分析 23
3.7 分群分析 24
第四章 分析結果與討論 27
4.1 敘述性統計分析 27
4.1.1 起飛航班之機種 27
4.1.2 飛行之區域 29
4.2 相關分析 30
4.3 迴歸分析 32
4.3.1 敘述統計 32
4.3.2 逐步迴歸分析 34
4.4 分群分析 40
4.4.1 機組人員 41
4.4.2 機場環境 44
4.5 研究討論 48
第五章 結論 52
參考文獻 54
附錄A 56
附錄B 61

圖目錄
圖1-1 2012-2030民航運輸量統計及預測 1
圖1-2 2006-2012民航運輸業飛航事故統計 2
圖1-3 2003-2012飛航事故原因分類統計 3
圖1-4 研究架構圖 6
圖2-1 事故鏈 8
圖2-2 SHELL模型 資料來源: Atlas Aviation 9
圖2-3 資料探勘運用領域 14
圖3-1 研究架構流程圖 19
圖3-2 資料轉換 22
圖4-1 階層式分群法之機組人員樹狀圖(DRV 未滿2) 41
圖4-2 階層式分群法之機組人員樹狀圖(DRV 2以上) 41
圖4-3 機組人員之分群分析圖(DRV 未滿2) 43
圖4-4 機組人員之分群分析圖(DRV 2以上) 44
圖4-5 階層式分群法之機場環境樹狀圖(DRV 未滿2) 45
圖4-6 階層式分群法之機場環境樹狀圖(DRV 2以上) 45
圖4-7 機場環境之分群分析圖(DRV 未滿2) 46
圖4-8 機場環境之分群分析圖(DRV 2以上) 47


表目錄
表2-1 SHELL模式之構面 9
表2-2 飛航失事之因素 10
表2-3 相關文獻整理 14
表2-4 研究目的 18
表3-1 風險因素之定義 20
表3-2 R值相關程度分類 23
表4-1 航班機種之統計 28
表4-2 航班機種之定義 28
表4-3飛行區域之統計 29
表4-4 機種與飛行區域之交叉表 30
表4-5 相關分析結果 31
表4-6 風險因子之敘述統計 33
表4-7 逐步迴歸分析摘要表 35
表4-8逐步迴歸選取之變數(依變數:最終風險值) 36
表4-9 逐步迴歸選取之變數(依變數:最終機組人員風險值) 38
表4-10 逐步迴歸選取之變數(依變數:最終機場環境風險值) 39
表4-11 機組人員之群組特徵(DRV 未滿2) 42
表4-12 機組人員之群組特徵(DRV 2以上) 42
表4-13 機場環境之群組特徵(DRV 未滿2) 46
表4-14 機場環境之群組特徵(DRV 2以上) 46
表4-13 最終風險值分類之群組特徵 48
表4-14 逐步迴歸分析之結果討論 48
表4-15機組人員之群組特徵(綜合整理) 50
表4-16機場環境之群組特徵(綜合整理) 51
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論文使用權限
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