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航班离港延误是民航界一致关注并希望解决的重点及难点问题。针对航班离港延误产生原因不明晰及因果影响强度不确定的问题,提出了BLCNS-LV-IDA因果分析框架,从因果推断的角度出发,在航班地面保障业务范畴领域内,从定性和定量2个层面对航班离港推出延误进行因果分析。以航班离港推出延误时长为目标变量,基于特征选择和极大祖先图贪婪搜索(GSMAG)算法结合的BLCNS局部因果网络结构发现算法,构建因果网络模型;根据得到的因果网络,基于LV-IDA算法对各等价网络中的边缘进行因果效应评估。实验结果表明:BLCNS局部因果网络结构发现算法在处理变量较多的大样本数据集时有一定的优势,在50节点集的1 000、5 000、10 000样本量下,F1值较基线算法分别提高了-0.303、0.008、0.132,呈明显上升趋势,且在运行时间方面至少缩短16.29%。节点间的因果效应明确了各节点对航班延误的具体影响强度,为航班保障的精细化管理、减少航班延误提供了指导。  相似文献   
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