Application of Support Vector Machine (SVM) in Human Factors Analysis of Aviation Accidents: A Study Based on Chinese Accident Databases
Notice bibliographique
Résumé
Aviation safety remains critical for mainland China, in which human factors continued as a dominant factor in causal relationship to accidents. The objective of this study is to investigate the causal pathways of aviation accident in China using the Localized Human Factor Analysis and Classification System(L-HFACS) with 65 accident reports over the years between 2008-2017 in order to identify human factor pathways from the organizational level to unsafe acts and estimate the higher-order impacts of human factors on the occurrence of unsafe behavior. To achieve this objective, we integrated the conventional HFACS model and machine learning technique. Specifically, we applied a Support Vector Machine (SVM) algorithm to simulate and predict accident causalities with encoded information of human factors. Our SVM model employing a radial basis function kernel and optimization by grid search and 5-fold cross-validation were used. Evaluation of the model indicated very high levels of predictive accuracy of 95.8%, precision 95.5%, recall 94.8% and F1-score 95.1%. It showed that SVM model was superior to traditional statistical approaches such as the Pearson chisquare test to identify the non-linear and multi-level interactions between human factors. It also shows that significant contributing categories were inadequate supervision, crew resource management and organizational climate. The SVM model provided better insights of inter-level causal relationships between these factors that were hard to identify by classical methodologies. This study shows the implications of integrating machine learning with structured human factors models in aviation safety analysis. This study's results suggest the effectiveness of the complementary role of SVM as an augmentation of existing HFACS-based risk analysis to yield a more effective and complete assessment of causes of aviation accidents in the mainland China. This in turns improves further the development of targeted and practical safety management practices and safety risk controls.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,003 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».