导读:
航空情报业务是确保航空运输系统安全运行的重要组成部分。针对情报业务连续性问题,在系统分析数据源与数据分类的基础上,首先建立了航空情报业务分类结构,描述数据之间的影响关系;其次,采用DEMATEL方法计算了数据的中心度和原因度;最后建立了ANP模型,并通过综合影响矩阵进行修正,得到了数据最终权重,应用于业务连续性能力评估。实验表明,研究提出的航空情报业务连续性能力评估综合评价体系可以有效支撑评价中小机场在航空情报原始资料、航行通告、飞行前和飞行后航空情报服务等业务能力,为提升飞行服务水平提供有利支撑。
01
基本信息:
基于D-ANP的航空情报业务连续性能力评估
Assessment of Aeronautical Information Business Continuity Capability Based on D-ANP
作者:
苏震亚, 赵 晶, 颜晨阳:中国民用航空华东地区空中交通管理局飞行服务中心,上海;孙 禾:中国民航大学空中交通管理学院,天津
关键词:
航空情报;业务连续性;中小机场;决策实验室方法;网络层次分析法
项目基金:
国家自然基金项目(U2133207);民航华东空管局科技项目(KJ2301)
原文链接:
https://doi.org/10.12677/sea.2024.136079
02
内容简介:
在汉斯出版社《软件工程与应用》期刊上,有论文从航空情报业务具有代表性的数据进行分析,建立了两级评价指标。
系统分析在情报工作中主要的业务环节,形成定性与定量相结合的业务评价流程,综合评价各类指标的重要性,以支持业务能力连续性能力评估,研究流程图如图1所示。

本文选择有航空情报业务具有代表性的数据进行分析,如表1所示。

利用0~3标度法进一步细化各数据之间的相互影响关系,用数值表示指标Xi 对指标Xj 有无影响关系以及影响关系的强弱。无影响为0分,弱影响为1分,中影响为2分,强影响为3分。形成直接影响矩阵如表2所示。当i=j 时,为无影响。之后,利用公式(1)对直接影响矩阵进行归一化处理,得到规范化影响矩阵N。

其中xij为矩阵中第i行第j列对应的值。将矩阵N进行自乘,直至矩阵中所有数值趋近于0,得到综合影响矩阵T, T=N+N2+⋅⋅+Nk=N*(I−N)−1 ,其中limk→∞Nk=0 ,I为单位矩阵。形成的航空情报业务综合影响矩阵如表3所示。


最后,计算要素的中心度Qi 与原因度Ci ,结果如图2所示。

基于指标体系的层次结构和相互关系,采用ANP确定数据指标体系权重,如图3所示。构建航空情报业务评价的超矩阵,并开展局部权重和全局权重计算。本文将三者相结合,以指标间关系为基础,明确了数据间依赖关系;利用DEMATEL方法获得的综合影响关系构建ANP方法所用的网络层次结构;最后综合加权Z=W+T*W ,其中W为ANP综合权重,T为DEMATEL方法综合影响矩阵,并进行归一化后得到数据指标的最终权重。这样通过DEMATEL方法的修正,有效减小了ANP计算得到的偏差。最终得到数据综合权重如表4所示。


结论
本文从航空情报业务具有代表性的数据进行分析,建立了两级评价指标,指标的颗粒度还需进一步划分;同时,针对不同的空管分局(站)及中小机场,其业务的侧重点也有所不同,需要针对实际工作环境,对指标进行更详细的设计。
03
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https://doi.org/10.12677/MSE.2022.112029
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