基于粗神经网络的管制员工作差错风险预警模型

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针对空中交通管制员工作差错风险类型,指出指标体系建构过程的动态性特征,从个人、团队、设备、环境及管理几个方面,建构预警指标体系,运用粗糙集在数据挖掘方面的优势,通过基于属性重要度的启发式约简算法,提取关键指标,剔除冗余指标,可以实现在不丢失关键预警监控对象的情况下,结合BP人工神经网络构建实时预警模型,既有利于加快运算速度,又有利于进行重点监控。经过实例仿真,粗糙集与BP网络结合建构的预警模型,能有效针对管制员工作差错风险进行实时预警监控。
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