《表4 空管不正常事件贝叶斯网络风险预测结果》

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《基于文本挖掘的空管不正常事件风险预测研究》

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以2017—2018年的空管不正常事件记录为预测样本，经过文本预处理后，编程统计其对应的不正常事件与风险致因因素0-1关系，在上述训练好的贝叶斯风险预测网络模型基础上，采用Netica进行风险预测分析，部分预测结果如表4所示。全部104条记录的预测结果统计情况如下:概率大于80%的不正常事件占全部记录总数的87%，而发生概率大于70%的不正常事件占比达到了96%，均与实际记录中的发生情况相符，说明了该贝叶斯网络模型的有效性。