論文の概要: Research on Flight Accidents Prediction based Back Propagation Neural Network

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2406.13954v1
• Date: Thu, 20 Jun 2024 02:51:27 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-06-21 17:36:50.135400
• Title: Research on Flight Accidents Prediction based Back Propagation Neural Network
• Title（参考訳）: バックプロパゲーションニューラルネットワークを用いた飛行事故予測に関する研究
• Authors: Haoxing Liu, Fangzhou Shen, Haoshen Qin and, Fanru Gao,
• Abstract要約: 本研究では, バックプロパゲーションニューラルネットワークに基づくモデルを用いて, 飛行事故の予測を行った。 過去の飛行データを収集することにより、事故の危険性を特定するために、バックプロパゲーションニューラルネットワークモデルを訓練した。 実験により、このモデルでは、高精度で信頼性の高い飛行事故を効果的に予測できることが示されている。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
• Abstract: With the rapid development of civil aviation and the significant improvement of people's living standards, taking an air plane has become a common and efficient way of travel. However, due to the flight characteris-tics of the aircraft and the sophistication of the fuselage structure, flight de-lays and flight accidents occur from time to time. In addition, the life risk factor brought by aircraft after an accident is also the highest among all means of transportation. In this work, a model based on back-propagation neural network was used to predict flight accidents. By collecting historical flight data, including a variety of factors such as meteorological conditions, aircraft technical condition, and pilot experience, we trained a backpropaga-tion neural network model to identify potential accident risks. In the model design, a multi-layer perceptron structure is used to optimize the network performance by adjusting the number of hidden layer nodes and the learning rate. Experimental analysis shows that the model can effectively predict flight accidents with high accuracy and reliability.
• Abstract（参考訳）: 民間航空の急速な発展と人々の生活水準の大幅な改善により、航空機の操縦は一般的で効率的な旅行方法となった。 しかし、機体の飛行特性と胴体構造の高度化により、飛行遅延と飛行事故は時折発生する。 また、事故後の航空機がもたらした生命リスクも交通手段の中で最も高い。 本研究では, バックプロパゲーションニューラルネットワークに基づくモデルを用いて, 飛行事故の予測を行った。 気象条件や航空機の技術的条件,パイロット経験など,さまざまな要因を含む過去の飛行データを収集することにより,事故リスクを識別するためのバックプロパゲーションニューラルネットワークモデルを訓練した。 モデル設計では、隠れた層ノードの数と学習率を調整することにより、ネットワーク性能を最適化するために多層パーセプトロン構造を用いる。 実験により、このモデルでは、高精度で信頼性の高い飛行事故を効果的に予測できることが示されている。

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