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融合XGBoost与Transformer的飞行员操纵风险预警方法
1
作者
王文超
何健
+1 位作者
汪磊
张航宾
《中国安全科学学报》
北大核心
2025年第9期121-128,共8页
为强化飞行过程中的风险管理机制,提出一种融合飞行大数据的飞行员操纵风险性预警方法。首先,从快速存取记录仪(QAR)数据中筛选与不稳定进近相关的核心参数,并利用梯度提升决策树(XGBoost)算法进行特征优化,确定关键风险预警指标。然后...
为强化飞行过程中的风险管理机制,提出一种融合飞行大数据的飞行员操纵风险性预警方法。首先,从快速存取记录仪(QAR)数据中筛选与不稳定进近相关的核心参数,并利用梯度提升决策树(XGBoost)算法进行特征优化,确定关键风险预警指标。然后,融合Transformer网络的注意力机制,构建有效捕捉时空依赖性的动态风险识别架构。最后,以山东某航空公司B737-800型机的航班数据为例,验证方法性能。结果表明:该方法能够有效预测飞行中的风险事件,尤其在降落前的关键时刻,方法可提供高精度的风险预警。与传统预警方法相比,该方法在识别精度、方法泛化性以及特征提取效能方面表现出显著优势。
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关键词
飞行员
风险预警
极限梯度提升(XGBoost)
TRANSFORMER
快速存取记录仪(QAR)
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职称材料
基于策略学习的机票动态定价算法
被引量：
2
2
作者
卢敏
张耀元
卢春
《电子与信息学报》
EI
CSCD
北大核心
2021年第4期1022-1028,共7页
机票动态定价旨在构建机票售价策略以最大化航班座位收益。现有机票定价算法都建立在提前预测各票价等级的需求量基础之上,会因票价等级需求量的预测偏差而降低模型性能。为此,提出基于策略学习的机票动态定价算法,其核心是不再预测各...
机票动态定价旨在构建机票售价策略以最大化航班座位收益。现有机票定价算法都建立在提前预测各票价等级的需求量基础之上,会因票价等级需求量的预测偏差而降低模型性能。为此,提出基于策略学习的机票动态定价算法,其核心是不再预测各票价等级的需求量,而是将机票动态定价问题建模为离线强化学习问题。通过设计定价策略评估和策略更新的方式,从历史购票数据上学习具有最大期望收益的机票动态定价策略。同时设计了与现行定价策略和需求量预测方法的对比方法及评价指标。在两趟航班的多组定价结果表明:相比于现行机票销售策略,策略学习算法在座位收益上的提升率分别为30.94%和39.96%,且比基于需求量预测方法提升了6.04%和3.36%。
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关键词
民航收益管理
机票动态定价
强化学习
策略学习
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职称材料
题名
融合XGBoost与Transformer的飞行员操纵风险预警方法
1
作者
王文超
何健
汪磊
张航宾
机构
中国
民航大学安全科学与工程学院
中国南方航空股份有限公司信息中心
出处
《中国安全科学学报》
北大核心
2025年第9期121-128,共8页
基金
民航航空公司人工智能重点实验室项目(CZ202301118101)。
文摘
为强化飞行过程中的风险管理机制,提出一种融合飞行大数据的飞行员操纵风险性预警方法。首先,从快速存取记录仪(QAR)数据中筛选与不稳定进近相关的核心参数,并利用梯度提升决策树(XGBoost)算法进行特征优化,确定关键风险预警指标。然后,融合Transformer网络的注意力机制,构建有效捕捉时空依赖性的动态风险识别架构。最后,以山东某航空公司B737-800型机的航班数据为例,验证方法性能。结果表明:该方法能够有效预测飞行中的风险事件,尤其在降落前的关键时刻,方法可提供高精度的风险预警。与传统预警方法相比,该方法在识别精度、方法泛化性以及特征提取效能方面表现出显著优势。
关键词
飞行员
风险预警
极限梯度提升(XGBoost)
TRANSFORMER
快速存取记录仪(QAR)
Keywords
pilot
risk early warning
eXtreme Gradient Boosting(XGBoost)
Transformer
quick access recorder(QAR)
分类号
X949 [环境科学与工程—安全科学]
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职称材料
题名
基于策略学习的机票动态定价算法
被引量：
2
2
作者
卢敏
张耀元
卢春
机构
中国
民航大学计算机科学与技术学院
中国南方航空股份有限公司信息中心
出处
《电子与信息学报》
EI
CSCD
北大核心
2021年第4期1022-1028,共7页
基金
国家自然科学基金(61502499)
民航航空公司人工智能重点实验室项目。
文摘
机票动态定价旨在构建机票售价策略以最大化航班座位收益。现有机票定价算法都建立在提前预测各票价等级的需求量基础之上,会因票价等级需求量的预测偏差而降低模型性能。为此,提出基于策略学习的机票动态定价算法,其核心是不再预测各票价等级的需求量,而是将机票动态定价问题建模为离线强化学习问题。通过设计定价策略评估和策略更新的方式,从历史购票数据上学习具有最大期望收益的机票动态定价策略。同时设计了与现行定价策略和需求量预测方法的对比方法及评价指标。在两趟航班的多组定价结果表明:相比于现行机票销售策略,策略学习算法在座位收益上的提升率分别为30.94%和39.96%,且比基于需求量预测方法提升了6.04%和3.36%。
关键词
民航收益管理
机票动态定价
强化学习
策略学习
Keywords
Revenue management
Dynamic flight pricing
Reinforcement learning
Strategy learning
分类号
TP311 [自动化与计算机技术—计算机软件与理论]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
融合XGBoost与Transformer的飞行员操纵风险预警方法
王文超
何健
汪磊
张航宾
《中国安全科学学报》
北大核心
2025
0
在线阅读
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职称材料
2
基于策略学习的机票动态定价算法
卢敏
张耀元
卢春
《电子与信息学报》
EI
CSCD
北大核心
2021
2
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