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作战实验变量因果网络模型检验方法
被引量：
1
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作者
马心意
叶雄兵
+1 位作者
刘堃
马雁
《信息工程大学学报》
2023年第1期120-128,共9页
作战实验数据规模大、变量多、因果关系复杂,造成不同变量间因果关系呈现网络化结构特征。在节点数量多、网络结构庞大的情况下,为避免主观经验为检验结果带来偏差,以及盲目开展验证实验产生过度消耗,如何采用量化计算的方式来检验网络...
作战实验数据规模大、变量多、因果关系复杂,造成不同变量间因果关系呈现网络化结构特征。在节点数量多、网络结构庞大的情况下,为避免主观经验为检验结果带来偏差,以及盲目开展验证实验产生过度消耗,如何采用量化计算的方式来检验网络化作战实验变量因果关系模型的整体合理性与正确性,是作战实验分析领域亟待解决的重要问题。针对作战实验变量因果网络模型的主要特征,结合因果推断理论方法,按照“调整变量生成—因果效应识别—因果效应异常检验”的基本步骤,提出一种基于因果效应异常检验的作战实验变量因果网络模型检验方法。最终仿真案例表明,该方法能够从已有模型中发现可能存在错误的节点变量,检验结果与问题领域的背景知识较为相符。
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关键词
作战实验
数据分析
因果效应评估
因果
关系检验
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职称材料
航班保障因果分析框架
2
作者
邢志伟
张林
+3 位作者
罗谦
夏欢
文涛
张涛
《北京航空航天大学学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2023年第9期2234-2243,共10页
航班离港延误是民航界一致关注并希望解决的重点及难点问题。针对航班离港延误产生原因不明晰及因果影响强度不确定的问题,提出了BLCNS-LV-IDA因果分析框架,从因果推断的角度出发,在航班地面保障业务范畴领域内,从定性和定量2个层面对...
航班离港延误是民航界一致关注并希望解决的重点及难点问题。针对航班离港延误产生原因不明晰及因果影响强度不确定的问题,提出了BLCNS-LV-IDA因果分析框架,从因果推断的角度出发,在航班地面保障业务范畴领域内,从定性和定量2个层面对航班离港推出延误进行因果分析。以航班离港推出延误时长为目标变量,基于特征选择和极大祖先图贪婪搜索(GSMAG)算法结合的BLCNS局部因果网络结构发现算法,构建因果网络模型;根据得到的因果网络,基于LV-IDA算法对各等价网络中的边缘进行因果效应评估。实验结果表明:BLCNS局部因果网络结构发现算法在处理变量较多的大样本数据集时有一定的优势,在50节点集的1 000、5 000、10 000样本量下,F1值较基线算法分别提高了-0.303、0.008、0.132,呈明显上升趋势,且在运行时间方面至少缩短16.29%。节点间的因果效应明确了各节点对航班延误的具体影响强度,为航班保障的精细化管理、减少航班延误提供了指导。
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关键词
航班离港延误
航班地面保障
特征选择
局部
因果
结构学习
因果效应评估
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职称材料
题名
作战实验变量因果网络模型检验方法
被引量：
1
1
作者
马心意
叶雄兵
刘堃
马雁
机构
空军指挥学院
军事科学院
中国人民解放军
出处
《信息工程大学学报》
2023年第1期120-128,共9页
基金
科研基金资助项目(JY2020B012)。
文摘
作战实验数据规模大、变量多、因果关系复杂,造成不同变量间因果关系呈现网络化结构特征。在节点数量多、网络结构庞大的情况下,为避免主观经验为检验结果带来偏差,以及盲目开展验证实验产生过度消耗,如何采用量化计算的方式来检验网络化作战实验变量因果关系模型的整体合理性与正确性,是作战实验分析领域亟待解决的重要问题。针对作战实验变量因果网络模型的主要特征,结合因果推断理论方法,按照“调整变量生成—因果效应识别—因果效应异常检验”的基本步骤,提出一种基于因果效应异常检验的作战实验变量因果网络模型检验方法。最终仿真案例表明,该方法能够从已有模型中发现可能存在错误的节点变量,检验结果与问题领域的背景知识较为相符。
关键词
作战实验
数据分析
因果效应评估
因果
关系检验
Keywords
warfighting experiment
data analysis
causal effect estimation
causality test
分类号
E919 [军事]
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职称材料
题名
航班保障因果分析框架
2
作者
邢志伟
张林
罗谦
夏欢
文涛
张涛
机构
中国民航大学电子信息与自动化学院
中国民用航空局第二研究所工程技术研究中心
出处
《北京航空航天大学学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2023年第9期2234-2243,共10页
基金
国家重点研发计划(2018YFB1601200)
四川省青年科技创新研究团队专项计划(2019JDTD0001)。
文摘
航班离港延误是民航界一致关注并希望解决的重点及难点问题。针对航班离港延误产生原因不明晰及因果影响强度不确定的问题,提出了BLCNS-LV-IDA因果分析框架,从因果推断的角度出发,在航班地面保障业务范畴领域内,从定性和定量2个层面对航班离港推出延误进行因果分析。以航班离港推出延误时长为目标变量,基于特征选择和极大祖先图贪婪搜索(GSMAG)算法结合的BLCNS局部因果网络结构发现算法,构建因果网络模型;根据得到的因果网络,基于LV-IDA算法对各等价网络中的边缘进行因果效应评估。实验结果表明:BLCNS局部因果网络结构发现算法在处理变量较多的大样本数据集时有一定的优势,在50节点集的1 000、5 000、10 000样本量下,F1值较基线算法分别提高了-0.303、0.008、0.132,呈明显上升趋势,且在运行时间方面至少缩短16.29%。节点间的因果效应明确了各节点对航班延误的具体影响强度,为航班保障的精细化管理、减少航班延误提供了指导。
关键词
航班离港延误
航班地面保障
特征选择
局部
因果
结构学习
因果效应评估
Keywords
flight departure delay
flight ground support
feature selection
local causal structure learning
causal effect estimation
分类号
V351 [航空宇航科学与技术—人机与环境工程]
TP181 [自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
作战实验变量因果网络模型检验方法
马心意
叶雄兵
刘堃
马雁
《信息工程大学学报》
2023
1
在线阅读
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职称材料
2
航班保障因果分析框架
邢志伟
张林
罗谦
夏欢
文涛
张涛
《北京航空航天大学学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2023
0
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职称材料
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参考文献
引证文献
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