飞行员基础人因安全程度预测分析方法、系统和存储介质
申请号:CN202511009335
申请日期:2025-07-22
公开号:CN120911671A
公开日期:2025-11-07
类型:发明专利
摘要
本发明涉及一种飞行员基础人因安全程度预测分析方法、系统和存储介质,该预测方法包括:获取人因安全数据,人因安全数据包括飞行员最近一次的体检数据、生理训练数据、心理测评数据和多个评价层面;基于人因安全数据对飞行员飞行人因安全程度进行评估,基于人因安全数据,以安全程度为标签,构建飞行员飞行人因安全程度预测模型;基于飞行员飞行人因安全程度预测模型,对影响飞行员飞行人因安全程度的高风险特征进行提取并排序。本发明通过人因安全数据和安全程度对大量飞行员的历史数据进行训练和学习,能够自动识别数据中隐藏的规律和模式,提高了对未来飞行员飞行人因安全程度进行预测的能力。相比传统的经验判断,提高了客观性和准确性。
技术关键词
预测分析方法
层次结构模型
基础
高风险
数据传输模块
心理
程度预测方法
数据采集模块
生理
特征值
矩阵
机器学习方法
存储模块
数据处理模块
标签
特征工程
比率
预测系统
因子