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根据【作者:陈芳,,完艳格,,张亚博】搜索到相关结果 27 条
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弱化缓冲算子修正的民航不安全事件离散灰色预测
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作者:
陈芳
孙亚腾
来源:
安全与环境学报
年份:
2017
文献类型 :
期刊
关键词:
民航不安全事件
弱化缓冲算子
离散灰色预测模型
安全管理工程
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描述:
为了掌握民航不安全事件的发展状况,并据此制定民航企事业单位的安全绩效考核指标,在民航不安全事件灰色预测的基础上引入离散灰色预测和弱化缓冲算子理论,基于中国民航2004—2013年不安全事件数据建立
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弱化缓冲算子修正的民航不安全事件离散灰色预测
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作者:
陈芳
孙亚腾
来源:
安全与环境学报
年份:
2017
文献类型 :
期刊
关键词:
民航不安全事件
弱化缓冲算子
离散灰色预测模型
安全管理工程
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描述:
为了掌握民航不安全事件的发展状况,并据此制定民航企事业单位的安全绩效考核指标,在民航不安全事件灰色预测的基础上引入离散灰色预测和弱化缓冲算子理论,基于中国民航2004—2013年不安全事件数据建立
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作者:
刘博宇
陈芳
来源:
综合运输
年份:
2024
文献类型 :
期刊
关键词:
民航地区管理局
PDCA
考核指标体系
安全生产
政策生命周期理论
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描述:
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作者:
刘博宇
陈芳
来源:
综合运输
年份:
2024
文献类型 :
期刊
关键词:
民航地区管理局
PDCA
考核指标体系
安全生产
政策生命周期理论
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描述:
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民航行政机关安全生产权责清单构建的思考
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作者:
陈芳
瞿琬茹
邓鹏远
来源:
综合运输
年份:
2024
文献类型 :
期刊
关键词:
权责清单
行政机关
民航
安全生产
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描述:
为了推进民航行政机关有效落实安全生产的权力和责任,对比分析31个省级交通运输部门的权责清单以及国内民航法律法规要求和《民航局、地区管理局及其安全监督管理局行业管理职责分工表》,确定了民航行政机关所需
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组织因素对飞行员不安全行为的干预策略研究
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作者:
陈芳
卫微
张迪
来源:
中国安全生产科学技术
年份:
2019
文献类型 :
期刊
关键词:
飞行员
不安全行为
组织因素
干预策略
系统动力学
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描述:
为了对飞行员的不安全行为进行科学有效的管理,挖掘组织因素带来的深层影响,防止因飞行员不安全行为造成的不安全事件发生,运用系统动力学方法,构建组织因素对飞行员不安全行为的干预策略模型。以S航空公司为研究对象,通过调节组织因素中的飞行技术训练力度和奖惩力度等变量,制定不同的干预策略,运用VENSIM软件模拟不同干预策略的干预结果。研究结果表明:飞行员不安全行为的最佳干预策略组合为安全记录考核奖励程度、副驾驶转正/机长升职力度、监管力度、罚款力度、飞行技术训练强度的组合,到2020年实现不安全行为数量平均降低26%,在2020年改变干预策略数值,到2030年实现不安全行为数量平均降低54%。
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基于ARIMA和BP神经网络的民航事故征候率预测
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作者:
陈芳
张迪
卫微
郭娜
来源:
安全与环境学报
年份:
2020
文献类型 :
期刊
关键词:
月度
BP神经网络
事故征候率
安全管理工程
ARIMA模型
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描述:
基于ARIMA和BP神经网络的民航事故征候率预测
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基于系统动力学(SD)的民航可持续安全发展决策研究
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作者:
陈芳
张新剑
范丹红
来源:
安全与环境学报
年份:
2017
文献类型 :
期刊
关键词:
决策策略
可持续安全
安全管理工程
系统动力学
民航发展
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描述:
Vensim软件对模型进行了仿真,结果表明:在保障能力不变的条件下,2015年将航班审批率降低0.3,可实现行业的安全目标,但航班量在2015—2025年发展十分缓慢;在发展水平不变的条件下,2015年
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组织因素对飞行员不安全行为的干预策略研究
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作者:
陈芳
卫微
张迪
来源:
中国安全生产科学技术
年份:
2019
文献类型 :
期刊
关键词:
飞行员
不安全行为
组织因素
干预策略
系统动力学
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描述:
为了对飞行员的不安全行为进行科学有效的管理,挖掘组织因素带来的深层影响,防止因飞行员不安全行为造成的不安全事件发生,运用系统动力学方法,构建组织因素对飞行员不安全行为的干预策略模型。以S航空公司为研究对象,通过调节组织因素中的飞行技术训练力度和奖惩力度等变量,制定不同的干预策略,运用VENSIM软件模拟不同干预策略的干预结果。研究结果表明:飞行员不安全行为的最佳干预策略组合为安全记录考核奖励程度、副驾驶转正/机长升职力度、监管力度、罚款力度、飞行技术训练强度的组合,到2020年实现不安全行为数量平均降低26%,在2020年改变干预策略数值,到2030年实现不安全行为数量平均降低54%。
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基于ARIMA和BP神经网络的民航事故征候率预测
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作者:
陈芳
张迪
卫微
郭娜
来源:
安全与环境学报
年份:
2020
文献类型 :
期刊
关键词:
月度
BP神经网络
事故征候率
安全管理工程
ARIMA模型
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描述:
基于ARIMA和BP神经网络的民航事故征候率预测