TY -的A2 Yousefi塞缪尔盟——廖,永盟——苗族,非盟-杨,担任英语和汉语教师Changqi PY - 2021 DA - 2021/08/27 TI -概率预测不安全事件在空中交通管制部门基于改进的反向传播神经网络SP - 9982723六世- 2021 AB -空中交通管制是一个重要的工具,确保民航的安全。的部门做空中交通管制工作,减少不安全事件的百分比是安全管理的核心任务。如果不安全事件的百分比之间的关系及其影响因素可以有效地澄清,然后不安全事件的概率在一些控制部门可以预测。因此,重视提高安全管理水平。定量估计的概率不安全事件,介绍了一个三层BP神经网络模型。首先,不安全事件的概率表示与空中交通管制部门,然后,不同类别的概率的不安全事件和安全事件作为BP神经网络的输出,不安全事件的发生影响因素与空中交通管制作为输入,和乙状结肠函数选为隐层的激活函数。基于神经网络的误差函数,证明一般BP神经网络有两个缺点,用于培训的小概率事件,如下:该模式并不能保证所有事件的概率之和等于1和实际输出与期望输出之间的相对误差是很大的训练后的神经网络。证明本文的原因是不安全事件的发生率比这小得多的安全事件,导致每个重量在隐藏层受到的期望输出网络的安全事件当使用梯度下降方法培训。为了解决这个问题,提出了一个新的映射方法减少所需的输出之间的差异大的安全事件和不安全的事件。这是理论上证明本文提出的映射方法不仅可以提高训练精度,还保证概率的总和等于1。 Finally, a numeric example is given to demonstrate that the method proposed in this paper is effective and feasible. SN - 1024-123X UR - https://doi.org/10.1155/2021/9982723 DO - 10.1155/2021/9982723 JF - Mathematical Problems in Engineering PB - Hindawi KW - ER -