《表1 训练数据：飞机冲偏出跑道人为差错量化分析模型》

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《飞机冲偏出跑道人为差错量化分析模型》

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输入数据的质量是直接影响BP神经网络计算结果的关键因素，美国联邦航空管理局构建的航空安全报告系统（Aviation Safety Reporting System，ASRS）具有数据结构化、数据量大等特点，因此，本文的输入数据选取ASRS航空系统数据库中近5年（2012—2017年）与冲偏出跑道场景相关的事件报告[13]。将每3个月的数据作为一组数据集，根据STPA分析的人为差错将报告进行分类，然后转化为向量形式，同时将每个阶段的数据随机选出5组作为测试数据。之后，对分类后的数据根据式（12）进行归一化处理。MATLAB仿真软件中数据归一化可以通过premnmx（）函数实现，表1为训练数据。