基于先验频繁模式算法的航班延误关联规则挖掘 |
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引用本文: | 时统宇,王岩韬,李鸿坤.基于先验频繁模式算法的航班延误关联规则挖掘[J].飞行力学,2023(2):87-94. |
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作者姓名: | 时统宇 王岩韬 李鸿坤 |
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作者单位: | 中国民航大学空中交通管理学院 |
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基金项目: | 中央高校基本科研业务费项目专项资助(3122019130); |
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摘 要: | 为探究航空公司航班延误特性,利用基于约束-聚类的多维数据预处理方法,采用先验频繁模式算法挖掘运行要素和延误事件之间的内在关联。选取某航空公司连续3年的北京—广州航班运行数据,通过频繁模式搜索和关联规则挖掘,经置信度和支持度阈值的筛选,选取提升度大于1的强关联规则形成规则库;分析研究了包含前项数为1和2在内的32条强关联规则,并使用真实数据进行了饱和性和有效性验证。研究结果表明:航班延误关联规则库的判断准确性较高,达到了86.7%;极端气象条件、前序航班延误状态、航班计划时刻和其他部分时间属性,显著增大了航班延误现象出现的概率;此外,对特定属性要素组合发生的潜在作用的挖掘,证实了对航班运行控制决策参考的有效性。
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关 键 词: | 航空运输 关联规则挖掘 航班延误 |
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