基于FP-Growth算法的民航鸟击事件关联性分析

发布时间：2017-10-02 01:25

  本文关键词：基于FP-Growth算法的民航鸟击事件关联性分析

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【摘要】：鸟击问题严重威胁航空器运行安全,给航空业造成了巨大的经济损失,为了有效预防民航鸟击事件的发生,根据数据挖掘理论,在分析民航鸟击事件关键诱发属性基础上,提出了一种基于FPGrowth算法的民航鸟击事件关联性分析方法。根据中国民航鸟击事件统计数据,挖掘出鸟击事件各属性间潜在的、有价值的关联,通过设置最小支持度和最小置信度,得出重要的关联性规则。结果表明,该方法根据历史数据可推测出导致鸟击事件发生的相关因素,改善了以往凭借专家经验的片面性、模糊性和不确定性。通过飞机发动机设计、颜色涂装等措施切断导致鸟击事件发生的相关因素,达到有效预防鸟击事件的效果,完善防治措施,最大限度地避免鸟类撞击航空器,保障民航运输安全。
【作者单位】： 南京航空航天大学民航学院;中国民用航空新疆管理局;
【关键词】： 安全工程 鸟击 数据挖掘 FP-Growth算法 关联性 防治措施
【基金】：国家自然科学基金项目(71303110,71573122)
【分类号】：V328
【正文快照】： 2中国民用航空新疆管理局,乌鲁木齐830016)防治措施0引言鸟击是指飞机在起飞、飞行或降落过程中被鸟类撞击而造成的飞行安全事件,其已成为威胁航空飞行安全的重要因素之一,因鸟击而发生的事故已被国际航空运动联合会(FAI)定为A类空难[1]。我国地处亚洲中部,是东亚候鸟迁徙的必

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本文编号：956792