人工神经网络提升停机坪安全预警：以济南遥墙机场为例

该篇论文《基于人工神经网络的停机坪安全预警研究》发表于2011年12月的中国民航大学学报第29卷第6期，由赵桂红和宋长进两位作者撰写。论文的核心关注点在于提升机场停机坪的安全管理。停机坪作为机场的关键组成部分，其安全性对于机场整体运营至关重要。研究者意识到，由于存在众多可能影响停机坪作业安全的因素，如天气、设备状况、人员操作等，通过实时监控和预警机制可以有效降低潜在风险。 论文首先采用因子分析法对影响停机坪安全的主要因素进行了深入剖析，这种方法有助于识别出那些共同作用或相互关联的关键因素，即所谓的公共因子。通过对这些公共因子的识别，论文试图找出影响停机坪安全的主控因素，以便于集中资源进行改进。 接着，作者引入了人工神经网络（Artificial Neural Network, ANN）这一先进的数据分析技术。ANN以其强大的非线性建模能力和自适应学习能力，在处理复杂系统预测和决策问题上表现出色。论文利用ANN模型对提取出的公共因子进行训练，建立起一个能够理解和模拟停机坪安全动态的预测模型。这个模型不仅能实时监测当前的运行状态，还能预测未来的安全趋势，从而提前预警可能出现的问题，确保机场的顺畅运行。 最后，论文强调了这项工作的实践意义，即通过将因子分析和人工神经网络相结合，可以为机场管理者提供一种科学的工具，帮助他们做出更精准的安全决策，提升机场的整体安全管理水平。这篇论文不仅提供了理论支持，也为实际的停机坪安全管理提供了新的视角和方法。 关键词：安全管理、预警、停机坪、因子分析法、人工神经网络。本文的研究成果对于航空行业的安全监管具有重要意义，同时也体现了工程技术与数据驱动决策在现代机场管理中的应用价值。