飛行安全時空大數(shù)據(jù)理論與實踐

目錄　
第1章　緒論　1　
1.1　引言　1　
1.2　飛行數(shù)據(jù)監(jiān)控　2　
1.3　時空大數(shù)據(jù)　3　
1.3.1　時空大數(shù)據(jù)概述　3　
1.3.2　時空大數(shù)據(jù)研究進展　5　
1.3.3　時空大數(shù)據(jù)挖掘　6　
1.4　飛行安全時空大數(shù)據(jù)　7　
1.5　小結　9　
第2章　飛行數(shù)據(jù)記錄系統(tǒng)　10　
2.1　飛行數(shù)據(jù)記錄器　10　
2.1.1　飛行記錄器概述　10　
2.1.2　記錄參數(shù)的發(fā)展　11　
2.2　飛行數(shù)據(jù)的記錄及傳輸　13　
2.2.1　飛行數(shù)據(jù)的傳輸規(guī)范　13　
2.2.2　飛行參數(shù)的記錄原理　14　
2.2.3　飛行參數(shù)的信號類型　17　
2.3　飛行數(shù)據(jù)譯碼　18　
2.3.1　數(shù)據(jù)轉換原理　18　
2.3.2　譯碼參數(shù)庫構建　20　
2.3.3　譯碼數(shù)據(jù)的應用　23　
2.4　超限事件　26　
2.4.1　超限事件定義　26　
2.4.2　超限程序設計　27　
2.4.3　超限事件案例分析　27　
2.5　飛行數(shù)據(jù)仿真　29　
2.6　小結　30　
第3章　飛行安全時空大數(shù)據(jù)理論　31　
3.1　飛行品質監(jiān)控　31　
3.1.1　監(jiān)控項目與標準　31
3.1.2　飛行數(shù)據(jù)品質優(yōu)化　33　
3.2　飛行數(shù)據(jù)融合　38　
3.2.1　數(shù)據(jù)融合概述　39　
3.2.2　地形數(shù)據(jù)融合　40　
3.2.3　氣象數(shù)據(jù)融合　42　
3.3　飛行安全事件提取及其預測方法　44　
3.3.1　決策樹方法　44　
3.3.2　隨機森林方法　45　
3.3.3　模型與算法設計　46　
3.3.4　模型性能評價　50　
3.4　飛行異常探測及其空間相關性方法　54　
3.4.1　飛行異?！?4　
3.4.2　常規(guī)聚類方法　55　
3.4.3　空間聚類方法　56　
3.4.4　空間自相關　58　
3.4.5　案例分析　61　
3.5　飛行安全事件的時空統(tǒng)計與分析　65　
3.5.1　時空建?！?6　
3.5.2　飛行品質監(jiān)控管理分析系統(tǒng)　67　
3.6　飛行風險成因統(tǒng)計分析方法　68　
3.6.1　相關性分析　68　
3.6.2　回歸分析　72　
3.6.3　主成分分析　75　
3.6.4　貝葉斯網絡模型　76　
3.7　小結　80　
第4章　飛行風險挖掘與時空分布探索　81　
4.1　空中顛簸風險挖掘　82　
4.1.1　顛簸研究背景　82　
4.1.2　顛簸傳統(tǒng)預報方法　82　
4.1.3　空中顛簸定量度量方法　83　
4.1.4　EDR　估計　85　
4.2　不穩(wěn)定進近風險　92　
4.2.1　不穩(wěn)定進近風險研究背景　92　
4.2.2　風險探測　93　
4.2.3　不穩(wěn)定進近回歸分析　94
4.3　時空分布模式挖掘分析技術　96　
4.3.1　時空核密度分析　97　
4.3.2　空間自相關統(tǒng)計　98　
4.3.3　時空立方體　102　
4.4　空中顛簸風險時空分布模式　103　
4.4.1　空中顛簸風險時空分布　103　
4.4.2　空中顛簸風險時空自相關特征建?！?11　
4.5　不穩(wěn)定進近風險時空分布模式　121　
4.6　小結　123　
第5章　飛行風險時空關聯(lián)要素分析　124　
5.1　誘因要素關系分析技術　125　
5.1.1　相關性分析技術　125　
5.1.2　地理加權建模技術　130　
5.1.3　關聯(lián)規(guī)則分析技術　134　
5.2　顛簸風險關聯(lián)要素　135　
5.2.1　顛簸誘因要素　136　
5.2.2　多要素關聯(lián)分析　140　
5.2.3　顛簸誘因要素地理加權建模分析　143　
5.3　不穩(wěn)定進近誘因要素分析　155　
5.3.1　模型概述　155　
5.3.2　實驗設計與模型比較　157　
5.3.3　模型回歸系數(shù)可視化　161　
5.4　風險誘因要素關系建?！?65　
5.4.1　關系模型構建　165　
5.4.2　不穩(wěn)定進近風險誘因要素關系建模　166　
5.5　小結　167　
第6章　典型飛行風險預警技術　169　
6.1　飛行風險的數(shù)據(jù)預處理　170　
6.1.1　類別變量OneHot編碼　170　
6.1.2　預警模型特征選擇　171　
6.1.3　模型數(shù)據(jù)劃分　172　
6.1.4　QAR數(shù)據(jù)標準化　172　
6.2　空中顛簸風險預警方法　173　
6.2.1　XGBoost模型　173　
6.2.2　人工神經網絡　176
6.3　不穩(wěn)定進近風險預警方法　178　
6.3.1　不穩(wěn)定進近風險預警建?！?78　
6.3.2　模型精度評價　179　
6.4　小結　181　
第7章　綜合飛行風險分析　182　
7.1　可控飛行撞地　182　
7.1.1　可控飛行撞地事故統(tǒng)計　182　
7.1.2　可控飛行撞地風險原因分析　184　
7.1.3　可控飛行撞地風險模型構建　186　
7.1.4　預防CFIT的對策與建議　187　
7.2　TCAS RA　188　
7.2.1　TCAS介紹　188　
7.2.2　TCAS RA事件統(tǒng)計分析　191　
7.2.3　TCAS RA警告建議措施　192　
7.3　擦機尾　192　
7.3.1　擦機尾事件原因　192　
7.3.2　擦機尾的風險預測　196　
7.3.3　飛機擦機尾的檢查和維修　196　
7.4　重著陸　198　
7.4.1　重著陸的成因　198　
7.4.2　基于QAR數(shù)據(jù)的重著陸分析與預測　201　
7.4.3　重著陸后飛機的損傷與修理　202　
7.5　飛行程序驗證　203　
7.5.1　飛行程序異常探測　203　
7.5.2　飛行程序異常時空分析　206　
7.5.3　飛行程序異常影響因子分析　213　
7.6　GPWS近地警告　214　
7.7　小結　218　
參考文獻　219　
附錄1　縮寫對照表　226　
附錄2　QAR字段名對照表　229