来源：期刊VIP网 时间：
作者：张宇辉;胡思睿;常鑫;
单位：中国民航大学交通科学与工程学院;
摘要：为解决飞机雷雨情景下着陆冲偏出跑道风险因素之间关系不清且量化程度不足的问题，提出一种融合文本挖掘与贝叶斯网络的飞机雷雨情景着陆冲偏出跑道风险量化分析模型。首先，通过136起事故报告建立语料库，构建潜在狄利克雷分配(Latent Dirichlet Allocation, LDA)模型并对文本进行挖掘以提取关键词，进而形成包含3个一级指标和26个二级指标的风险分析指标体系；其次，采用因果效应公式确定节点优先次序，并运用K2算法和期望最大(Expectation Maximization Algorithm, EM)算法分别学习贝叶斯网络的结构和参数；最后，使用贝叶斯网络模型对飞机冲偏出跑道事故数据进行算例分析，计算风险因素的发生概率并分析事故与风险因素间的灵敏度。研究结果显示：飞机在雷雨情景下着陆时更倾向于由跑道末端冲出跑道；导致飞机冲出跑道的主要风险因素为道面积水、飞机空中平飘过长以及进场过高；导致飞机偏出跑道的主要原因为跑道过窄及滑跑方向偏离。研究表明了贝叶斯网络(Bayesian Network, BN)模型用于飞行事故风险因素分析的可行性，为飞机在雷雨天气下的运行管理、风险处置策略提供了重要参考。
关键词：安全工程;冲偏出跑道;文本挖掘;贝叶斯网络(BN);风险分析
基金资助：国家重点研发计划项目(2021YFB2600500)
