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基于练习数据的管制席健康状态聚类分析及预测
被引量：
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作者
岳仁田
韩娜
赵嶷飞
《安全与环境学报》
CAS
CSCD
北大核心
2020年第5期1782-1787,共6页
对管制运行席位健康状态进行划分有助于全面掌握空中交通的运行情况。从管制工作负荷层面选取7项管制运行席健康状态评价指标,提出了管制运行席健康状态的相似性度量方法;采用k-means聚类算法,基于练习数据将管制运行席健康状态聚类为3...
对管制运行席位健康状态进行划分有助于全面掌握空中交通的运行情况。从管制工作负荷层面选取7项管制运行席健康状态评价指标,提出了管制运行席健康状态的相似性度量方法;采用k-means聚类算法,基于练习数据将管制运行席健康状态聚类为3类,并通过单因素方差分析验证了结果的合理性;最后利用支持向量机、随机森林、神经网络3种经典机器学习模型对管制运行席健康状态进行预测。结果表明:30%的练习处于健康状态,其他的处于亚健康状态;随机森林模型的预测性能较好。
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关键词
安全管理工程
管制运行席位
亚健康
聚类分析
预测
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题名
基于练习数据的管制席健康状态聚类分析及预测
被引量：
1
1
作者
岳仁田
韩娜
赵嶷飞
机构
中国民航大学空中交通管理学院
出处
《安全与环境学报》
CAS
CSCD
北大核心
2020年第5期1782-1787,共6页
基金
国家自然科学基金民航联合研究项目(U1533112)
国家自然科学基金项目(61571441)
科技部国家重点研发计划基金项目(2016YFB0502405)。
文摘
对管制运行席位健康状态进行划分有助于全面掌握空中交通的运行情况。从管制工作负荷层面选取7项管制运行席健康状态评价指标,提出了管制运行席健康状态的相似性度量方法;采用k-means聚类算法,基于练习数据将管制运行席健康状态聚类为3类,并通过单因素方差分析验证了结果的合理性;最后利用支持向量机、随机森林、神经网络3种经典机器学习模型对管制运行席健康状态进行预测。结果表明:30%的练习处于健康状态,其他的处于亚健康状态;随机森林模型的预测性能较好。
关键词
安全管理工程
管制运行席位
亚健康
聚类分析
预测
Keywords
safety control
control position
sub-health status
cluster analysis
prediction
分类号
X949 [环境科学与工程—安全科学]
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作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于练习数据的管制席健康状态聚类分析及预测
岳仁田
韩娜
赵嶷飞
《安全与环境学报》
CAS
CSCD
北大核心
2020
1
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