面向枢纽机场的复杂事件预测模型研究

发布时间：2017-03-21 20:10

  本文关键词：面向枢纽机场的复杂事件预测模型研究，，由笔耕文化传播整理发布。

【摘要】：枢纽机场在日常运行中积累了大量事件日志。运用以流程挖掘为代表的商业智能技术对这类数据进行研究可以有效分析机场事件。通过将低抽象层次机场事件聚合为高抽象层次的复杂事件后,可以在此基础上构建枢纽机场复杂事件预测模型,得到有意义的机场复杂事件预测结果,有助于机场决策层构建指导机场运行的预测解决方案。因此复杂事件预测研究对枢纽机场决策支持不可或缺。为开展机场事件日志的属性量化分析,本文构建机场事件属性与案例的二类型信息网络分析机场事件属性重要度。并基于案例踪迹相似性,提出一种基于踪迹聚类的组织实体重要度排序算法。排序结果验证了信息网络分析方法度量事件属性重要度的有效性。机场事件日志抽象层次较低。解决这一问题的一种策略是将低抽象层次事件聚类,得到表示流程模型高抽象层次活动的类簇。据此,本文提出基于RankClus算法的事件日志活动挖掘算法,将机场事件日志的活动聚类与活动排序评分计算相结合。通过活动挖掘,将机场事件日志的高抽象层次活动类簇提取为复杂事件。实验结果表明高抽象层次活动类簇生成的流程模型在降低模型复杂度的同时,保持了事件日志的回放一致性。提取复杂事件后,机场复杂事件的预测问题可以转化为以事件属性重要度的曲线拟合问题。使用前馈神经网络建模机场复杂事件预测模型开展机场复杂事件的预测。模型学习则以Levenberg-Marquardt算法进行迭代。实验中相较量化共轭梯度算法学习的预测模型,L-M算法学习的预测表现更好,性能指数更佳。
【关键词】：复杂事件 二类型信息网络 活动挖掘 预测建模 商业智能 枢纽机场
【学位授予单位】：中国民航大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2016
【分类号】：V351;TP18
【目录】：

• 摘要5-6
• Abstract6-10
• 第一章 绪论10-16
• 1.1 研究背景及意义10-11
• 1.2 国内外研究现状11-14
• 1.2.1 机场商业智能研究与应用现状11-12
• 1.2.2 机场流程挖掘研究与应用现状12-13
• 1.2.3 机场预测建模研究与应用现状13-14
• 1.3 论文主要内容14-15
• 1.4 论文组织结构15-16
• 第二章 相关理论研究16-24
• 2.1 流程挖掘相关理论基础16-19
• 2.1.1 事件与事件日志16
• 2.1.2 事件日志分析16-18
• 2.1.3 事件日志与流程模型的联系18-19
• 2.2 信息网络分析技术相关理论基础19-21
• 2.2.1 信息网络结点排序算法20-21
• 2.2.2 信息网络结点聚类算法21
• 2.3 预测建模相关理论基础21-23
• 2.3.1 预测建模方法的类型21-22
• 2.3.2 分层神经网络简介22-23
• 2.4 本章小结23-24
• 第三章 基于信息网络的机场事件分析24-33
• 3.1 机场事件二类型信息网络建模24-26
• 3.1.1 机场案例的踪迹相似性24-25
• 3.1.2 基于踪迹的机场事件二类型信息网络的构建25-26
• 3.2 机场事件信息网络结点重要度评估方法26-28
• 3.2.1 相关定义26-27
• 3.2.2 排序评分的计算27-28
• 3.3 基于踪迹聚类社区的组织实体重要度排序算法28-29
• 3.4 实验设计与结果分析29-32
• 3.4.1 交接网络对比实验29
• 3.4.2 角色级别组织实体重要度排序实验29-30
• 3.4.3 资源级别组织实体重要度排序实验30-31
• 3.4.4 拓扑势重要度排序对比实验31-32
• 3.5 本章小结32-33
• 第四章 基于活动挖掘的机场复杂事件提取33-44
• 4.1 机场事件日志结构特征33-34
• 4.2 RankClus混合模型34-36
• 4.2.1 基于EM算法的模型参数估计34-35
• 4.2.2 排序评分的计算35-36
• 4.2.3 聚类中心和距离的计算36
• 4.3 基于RankClus算法的事件日志活动挖掘算法36-38
• 4.4 实验设计与结果分析38-43
• 4.4.1 机场事件日志活动聚类实验38-39
• 4.4.2 机场事件日志一致性检测实验39-41
• 4.4.3 流程模型结构复杂度对比实验41-43
• 4.5 本章小结43-44
• 第五章 机场复杂事件预测模型研究44-52
• 5.1 机场复杂事件预测模型构建44-45
• 5.1.1 训练样本与预测目标44-45
• 5.1.2 复杂事件前馈神经网络预测模型45
• 5.2 复杂事件预测模型参数学习45-48
• 5.2.1 相关定义46
• 5.2.2 雅可比矩阵计算46-48
• 5.3 机场复杂事件预测模型学习算法48
• 5.4 实验设计与结果分析48-50
• 5.4.1 预测误差对比实验48-50
• 5.4.2 预测模型性能对比实验50
• 5.5 本章小结50-52
• 第六章 总结与展望52-54
• 6.1 全文总结52-53
• 6.2 展望53-54
• 参考文献54-59
• 致谢59-60
• 作者简介60

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本文编号：260231