人为因素是导致航空事故的主要原因.在空管系统安全问题频发的背景下,以空管不正常事件为研究对象,采用Python语言对空管不正常事件记录进行文本挖掘分析.建立概念向量空间模型,解决一义多词问题.提出将空管风险模式抽象为主题,采用LDA(潜在狄利克雷分配)算法围绕风险主题提取风险致因因素.相比于TF-IDF算法,LDA能挖掘出更多潜在风险致因因素,且与专家评审意见基本一致,证明了方法的可靠性,实现了风险致因因素的自动提取.提出将LDA提取的风险致因因素与HFACS模型进行整合,形成以人为因素为中心的风险贝叶斯预测网络.考虑到不正常事件为不完全样本,使用EM算法优化贝叶斯网络参数.通过Netica软件对测试记录进行预测,验证了方案的有效性,同时也证明了文本挖掘结果的正确性与客观性.
空管安全 文本挖掘 概念模型 LDA主题模型 风险致因因素 贝叶斯网络 风险预测