一种基于数据驱动的飞行风险评估方法

本发明公开了一种基于数据驱动的飞行风险评估方法，该方法采集航空器飞行过程中的多维度飞行状态参数，输入飞行状态深度聚类网络得到不同聚类类别的飞行状态数据集合；利用熵权逼近理想解排序算法计算各聚类类别的熵权值及与理想解的贴近度；基于航空碰撞风险模型，结合熵权值及贴近度构建飞行风险评估初始模型框架；将聚类结果及相关数值代入初始模型框架进行训练与优化；利用优化后的模型处理实时飞行状态参数，输出当前飞行阶段的风险评估结果。该方法通过精细化分类飞行状态、科学确定参数权重及融合多技术，提升了评估精准度与可靠性，能有效保障航空器飞行安全。