ОЦЕНКА УТОМЛЕНИЯ АВИАЦИОННОГО СПЕЦИАЛИСТА МЕТОДОМ СЛУЧАЙНОГО ЛЕСА
https://doi.org/10.51955/2312-1327_2024_3_33
Аннотация
В статье рассматривается утомляемость летного состава и членов авиадиспетчерской службы как фактор риска, оказывающий влияние на безопасность полетов. Предложенное программное решение на основе метода случайного леса позволяет выявлять состояние утомления у авиационного специалиста после прохождения ряда тестов, оценивающих снижение работоспособности по существующим симптоматическим атрибутам. Внедрение представленного решения в систему управления безопасностью полетов на авиационных предприятиях позволит повысить соответствующие показатели надежности работы как пилотов, так и авиадиспетчеров.
Ключевые слова
утомление,
оценка,
статистика,
машинное обучение,
бинарная классификация,
случайный лес,
автоматизация,
программа
Об авторе
Д. А. Евсевичев
Ульяновский институт гражданской авиации имени Главного маршала авиации Б. П. Бугаева
Россия
Россия
Денис Александрович Евсевичев, кандидат технических наук, доцент
ул. Можайского, 8/8 Ульяновск, 432071
Список литературы
1. Андронникова Е. А. Методы исследования восприятия, внимания и памяти: Руководство для практических психологов / Е. А. Андронникова, Е. В. Заика. Харьков: Харьковский национальный университет им. В.Н. Каразина, 2011. 161 с.
2. Булатова А. Е. Оценка состояния утомления авиационного специалиста с применением метода дерева решений / А. Е. Булатова, Е. А. Бузаева, Д. А. Евсевичев // Научный вестник ГосНИИ ГА. М.: ГосНИИ ГА, 2023. № 42. С. 49-58. EDN GNZYKR.
3. Гласснер Э. Глубокое обучение без математики. Том 1: Основы / перевод с английского В. А. Яроцкого. М.: ДМК Пресс, 2019. 584 с.
4. Еникеев Р. В. Методика управления утомляемостью инженерно-технического персонала / Р. В. Еникеев, А.Л. Рыбалкина // XXI век: итоги прошлого и проблемы настоящего плюс. Пенза: ПензГТУ, 2020. № 51. С. 132-137.
5. Жерон О. Прикладное машинное обучение с помощью Scikit-Learn и TensorFlow: концепции, инструменты и техники для создания интеллектуальных систем / перевод с английского Ю.Н. Артеменко. Санкт-Петербург: Альфа-книга, 2018. 688 с.
6. Мюллер А. Введение в машинное обучение с помощью Python. Руководство для специалистов по работе с данными / А. Мюллер, С. Гвидо. М.: ИЦ «Гевиста», 2017. 393 с. Оценка риска утомления у работников нервно-эмоционального труда / И. В. Бухтияров, О. И. Юшкова, М. А. Фесенко, А. Г. Меркулова // Анализ риска здоровью. Пермь: ФБУН «Федеральный научный центр медико-профилактических технологий управления рисками здоровью населения» Роспотребнадзора, 2018. № 1. С. 66-77.
7. Руководство эксплуатантам по внедрению системы управления рисками, связанными с утомляемостью. Монреаль, Канада: ICAO, 2011. 172 с.
8. Сурина Э. И. Труд и утомляемость. Что такое система управления рисками, связанными утомляемостью СУРУ (FRMS)? // [Электронный ресурс]. – URL: https://ppt-online.org/115414 (дата обращения: 16.06.2024).
9. Чио К. Машинное обучение и безопасность / К. Чио, Д. Фримэн / перевод с английского А. В. Снастина. М.: ДМК Пресс, 2020. 388 с.
10. Doc 9966. Руководство по надзору за использованием механизмов контроля утомления. Монреаль, Канада: ICAO, 2016. 195 с.
11. Ensembles: Gradient boosting, random forests, bagging, voting, stacking // [Электронный ресурс]. – URL: https://scikit-learn.org/stable/modules/ensemble.html (дата обращения: 05.03.2024).
12. RandomForestClassifier // [Электронный ресурс]. – URL: https://scikit-learn.org/stable/modules/generated/sklearn.ensemble.RandomForestClassifier.html (дата обращения: 05.03.2024).
13. Sklearn.metrics.classification_report – scikit-learn documentation // [Электронный ресурс]. – URL: https://scikit-learn.org/stable/modules/generated/sklearn.metrics.classification_report.html
14. (дата обращения: 05.03.2024).
15. t-SNE в машинном обучении // [Электронный ресурс]. – URL: https://biconsult.ru/products/tsne-v-mashinnom-obuchenii (дата обращения: 05.03.2024).
16. van der Maaten L. Visualizing Data using t-SNE / L. van der Maaten, G. Hinton // Journal of Machine Learning Research. 2008. № 9. pp. 2579-2605.
Рецензия
Для цитирования:
Евсевичев Д.А. ОЦЕНКА УТОМЛЕНИЯ АВИАЦИОННОГО СПЕЦИАЛИСТА МЕТОДОМ СЛУЧАЙНОГО ЛЕСА. Crede Experto: транспорт, общество, образование, язык. 2024;(3):33-44. https://doi.org/10.51955/2312-1327_2024_3_33
For citation:
Evsevichev D.A. AVIATION SPECIALIST FATIGUE ASSESSMENT BY THE RANDOM FOREST METHOD. Crede Experto: transport, society, education, language. 2024;(3):33-44. (In Russ.) https://doi.org/10.51955/2312-1327_2024_3_33
Просмотров:
8
JATS XML
Послать статью по эл. почте 