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J-GLOBAL ID：202202246037405944   整理番号：22A1203584

有向重みネットワークに基づく航路運転リスク伝搬と制御【JST・京大機械翻訳】

Flight operation risk propagation and control based on a directional-weighted complex network

著者 (4件)： Wang Yantao (中国民航大学航空公司人工智能民航局重点実験室,天津300300) ,  Yang Zhiyuan (中国民航大学航空公司人工智能民航局重点実験室,天津300300) ,  Liu Kun (中国民航大学航空公司人工智能民航局重点実験室,天津300300) ,  Xie Chunsheng (中国民航大学航空公司人工智能民航局重点実験室,天津300300)
資料名： Gongcheng Kexue Xuebao  (Gongcheng Kexue Xuebao)
巻： 44  号： 1  ページ： 114-121  発行年： 2022年 
JST資料番号： C2905A  ISSN： 2095-9389  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： 中国 (CHN)  言語： 中国語 (ZH)

抄録/ポイント： 運行リスク伝播過程を分析し、さらに有効に飛行安全性を保障するため、複雑なネットワーク理論に基づき、まず、民間航空局の相談通告を参考し、ネットワークノードとして、民間航空局のカウンセリングを参照し、民間航空の安全監査記録を統計し、事件中のノード関係に従って、統計民道の安全監査記録を統計した。無向ネットワークを構築した。統計の前後におけるノード間の作用関係と発生確率は、有向権付きの運輸運行リスクネットワークを提案した。次に,改良SIR(Susceptible-infected-recovered)モデルを,改良感染率と改良回復率の概念を導入することによって構築した。感染開始範囲を定義し,最後に,多重パラメータ制御モードを採用して,この有向帯権ネットワークの伝搬と制御プロセスを大規模に計算した。結果は以下を示した。有向ネットワークの平均最短経路は1.788であり,スモールワールドネットワークに属する。民間航法規管制御措置を参照して、有向網節点の感染降下幅は37.4%に達することができる;侵入度値のランク付け前の3または4のノード制御後、感染ノードのピーク降下率は50.6%と58.1%に達し、ネットワーク伝播抑制は明らかである。結果は,リスク指向ネットワークにおいて,侵入度値制御ノードがリスク伝播を抑制するのに最も効果的であることを示した。Data from Wanfang. Translated by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： 確率 ,  カウンセリング ,  *ネットワーク ,  *航路 ,  通信装置 ,  民間航空 ,  多重化 ,  節点 ,  モデル ,  等級づけ ,  侵入度 ,  パラメータ
準シソーラス用語： 発生確率 ,  飛行安全 ,  スモールワールドネットワーク ,  ネットワークノード ,  最短経路 , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (2件)： 計算機網  (JC03000K) ,  数理物理学  (BA03000W)

タイトルに関連する用語 (3件)： 航路 ,  リスク ,  伝搬