[发明专利]一种基于改进随机森林的航班飞行风险行为识别方法有效
| 申请号： | 201910795235.7 | 申请日： | 2019-08-27 |
| 公开（公告）号： | CN110533095B | 公开（公告）日： | 2023-01-17 |
| 发明（设计）人： | 张海刚;李俊辰 | 申请（专利权）人： | 中国民航大学 |
| 主分类号： | G06V10/764 | 分类号： | G06V10/764;G06V10/774 |
| 代理公司： | 天津才智专利商标代理有限公司 12108 | 代理人： | 庞学欣 |
| 地址： | 300300 天*** | 国省代码： | 天津;12 |
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| 摘要： | 一种基于改进随机森林的航班飞行风险行为识别方法。其包括标定原始QAR数据并重新采样，获得每个架次航班起飞及着陆阶段的特征向量；对特征向量进行降维与特征提取，得到最终特征向量；构建起飞、降落阶段的高风险超限事件判定数据集并进行改进，获得改进后的高风险超限事件判定数据集；搭建基于改进随机森林的高风险超限事件识别模型；利用识别模型对改进后的高风险超限事件判定数据集中数据进行分类识别，并对未知风险事件进行二次甄别。本发明能准确识别起飞、着陆阶段常见的高风险超限事件；能够筛选出具有潜在飞行风险的航班供安全管理人员进行二次甄别,从而使飞行员可以更及时地改进技术动作,使管理人员更为从容地进行决策。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 改进 随机 森林 航班 飞行 风险 行为 识别 方法 | ||
【主权项】：
1.一种基于改进随机森林的航班飞行风险行为识别方法，其特征在于：所述的基于改进随机森林的航班飞行风险行为识别方法包括按顺序进行的下列步骤：/n步骤1)标定原始QAR数据并重新采样，获得每个架次航班起飞及着陆阶段的特征向量；/n步骤2)对上述每个架次航班起飞及着陆阶段的特征向量进行降维与特征提取，得到起飞及着陆阶段的最终特征向量；/n步骤3)根据上述起飞及着陆阶段的最终特征向量构建起飞、降落阶段的高风险超限事件判定数据集并进行改进，获得改进后的高风险超限事件判定数据集；/n步骤4)搭建基于改进随机森林的高风险超限事件识别模型；/n步骤5)利用上述基于改进随机森林的高风险超限事件识别模型对改进后的高风险超限事件判定数据集中的数据进行分类识别，并对未知风险事件进行二次甄别。/n
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