融合強化學習的DBN跑道侵入風險預測

摘要： 為解決機場跑道侵入事件風險量化難度大、時效性差、精準性低等問題，提升跑道侵入風險預警能力，構建融合強化學習的動態(tài)貝葉斯網絡（DBN）風險預測模型。首先，結合因果推斷理論與灰色關聯(lián)分析法分析跑道侵入歷史事件，識別跑道侵入事件風險致因；其次，運用貝葉斯網絡（BN）理論挖掘各風險因素間的關聯(lián)性，并利用皮爾遜線性相關系數量化各因素間的關聯(lián)關系，構建表征風險傳播的致因關系網絡；然后，利用... （共8頁）