基于ASDI的航空飞行数据挖掘与知识获取的研究

【类型】学位论文

【作者】易子淳 

【关键词】 ASDI 数据预处理 数据挖掘 知识获取 簇计算

【摘要】美国飞行管理局下设的空中交通管理系统维护着面向航空行业，描述飞行器飞行状态的ASDI数据。这些数据以批量的方式存储在美国联邦飞行管理局数据管理系统当中。这些接近实时的飞行数据能够为航空行业提供信息支持和服务。本论文将尝试运用数据挖掘的相关理论与方法，针对于ASDI数据进行数据挖掘与分析，试图发现有价值的潜在信息和规则，以期为相关航空行业的飞行决策和计划提供一定的依据。首先由于ASDI数据是以XML文件的形式储存，研究工作的第一步便是分析相关XML文件，抽象出数据的结构，将XML中的数据转存到关系数据库中，方便后期的挖掘和分析工作。这个过程中会通过对于ASDI数据业务进行分析，然后抽象出对应的实体关系模型，实现最大程度上的转存。然后由于原始数据中存在大量的不完整数据、噪音数据或者错误数据，需要对这些原始数据进行预处理。在此过程中会运用数据分类、数据消减以及数据集成等相关方法和理论，主要的算法包括回归测试与分析、数据平滑、簇计算等。当目标数据准备好以后，进行数据挖掘工作，并在此基础上为航空延时与空中交通状况分析提供预测支持，其中主要应用了分类与聚合、簇计算、规则预测等相关理论和算法。最后将所挖掘的知识和规则整理分类，并以地图的形式加以展现，从而为相关的航空行业的计划和决策提供支持。

【学位名称】硕士

【学位授予单位】哈尔滨工业大学

【学位授予年度】2016

【导师姓名】邓胜春，Salamah Salamah

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