基于文本挖掘的空管不正常事件风险预测研究.pptx

基于文本挖掘的空管不正常事件风险预测研究汇报人：2024-01-24

目录contents引言空管不正常事件概述文本挖掘技术在空管领域的应用基于文本挖掘的空管不正常事件风险预测模型构建实验结果与分析结论与展望

引言01CATALOGUE

空管不正常事件频发随着航空运输量的快速增长，空管不正常事件也呈现上升趋势，对航空安全构成严重威胁。风险预测的重要性通过文本挖掘技术对空管不正常事件进行风险预测，可以提前发现潜在风险，采取针对性措施，降低事故发生的可能性。推动空管安全发展本研究旨在为空管安全领域提供新的思路和方法，推动空管安全技术的创新和发展。研究背景与意义

目前，国内外学者在空管不正常事件风险预测方面已经开展了一些研究工作，主要集中在基于统计分析和机器学习的方法上。然而，这些方法在处理大量文本数据时存在局限性，无法充分挖掘文本中的有用信息。国内外研究现状随着自然语言处理和深度学习技术的不断发展，基于文本挖掘的空管不正常事件风险预测研究将更加注重对文本数据的深度挖掘和特征提取，以提高预测精度和效率。发展趋势国内外研究现状及发展趋势

研究内容本研究将基于文本挖掘技术，对空管不正常事件进行风险预测。具体内容包括：收集空管不正常事件相关文本数据；对数据进行预处理和特征提取；构建风险预测模型；对模型进行评估和优化。研究目的本研究旨在通过文本挖掘技术，实现对空管不正常事件的风险预测，为空管安全领域提供新的思路和方法，推动空管安全技术的创新和发展。研究方法本研究将采用自然语言处理、深度学习等技术手段，对空管不正常事件相关文本数据进行挖掘和分析。具体方法包括：数据预处理、特征提取、模型构建、模型评估和优化等。研究内容、目的和方法

空管不正常事件概述02CATALOGUE

空管不正常事件定义及分类定义空管不正常事件是指在航空交通管制过程中，由于人为因素、设备故障、天气条件等原因导致航空器运行出现异常情况或潜在安全风险的事件。分类根据事件的性质和影响程度，空管不正常事件可分为一般事件、严重事件和事故征候三类。

包括管制员指挥失误、飞行员操作不当等人为原因造成的事件。人为因素包括通信设备故障、导航设备故障等导致的事件。设备故障包括恶劣天气、风切变等自然因素引发的事件。天气条件空管不正常事件原因分析

飞行安全空管不正常事件可能导致航空器偏离航线、失去通信联系等，严重威胁飞行安全。航班运行事件可能导致航班延误、取消或备降其他机场，影响航班正常运行和旅客出行。空中交通秩序事件可能对空中交通秩序造成干扰，增加其他航空器的安全风险。空管不正常事件对航空安全的影响030201

文本挖掘技术在空管领域的应用03CATALOGUE

文本挖掘技术概述文本挖掘流程文本挖掘通常包括文本预处理、特征提取、模型构建和评估等步骤，其中文本预处理包括分词、去停用词、词性标注等操作，特征提取则是将文本转换为数值型特征向量的过程。文本挖掘定义文本挖掘是指从大量文本数据中提取出有用信息和知识的过程，涉及自然语言处理、机器学习、数据挖掘等领域的技术和方法。文本挖掘应用文本挖掘在情感分析、舆情监测、智能问答、信息推荐等领域有广泛应用。

文本挖掘技术在空管领域的应用现状空管领域的文本数据存在专业性强、语义复杂等问题，对文本挖掘技术的准确性和可解释性提出了更高要求。文本挖掘技术在空管领域的应用挑战空管领域的文本数据包括航班计划、管制指令、气象信息、航空情报等，具有专业性强、格式规范、信息量大等特点。空管领域文本数据特点目前，文本挖掘技术在空管领域主要应用于航班延误预测、管制指令识别与分类、航空情报信息提取等方面。文本挖掘技术在空管领域的应用

文本挖掘技术在空管不正常事件风险预测中的适用性空管不正常事件是指在航空运输过程中发生的与空中交通管制相关的不安全事件，包括航班延误、航路拥堵、管制失误等。这些事件可以按照性质、严重程度和影响范围进行分类。空管不正常事件定义及分类通过收集和分析历史空管不正常事件的文本数据，利用文本挖掘技术可以提取出与事件相关的关键词、短语和模式等信息，进而构建风险预测模型。这些模型可以帮助空管部门及时发现潜在的风险因素，并采取相应的措施进行干预和管理。文本挖掘技术在空管不正常事件风险预测中的应用

基于文本挖掘的空管不正常事件风险预测模型构建04CATALOGUE

数据来源收集历史空管不正常事件报告、航空安全信息、天气数据等。数据清洗去除重复、无效和错误数据，处理缺失值和异常值。文本处理进行分词、去除停用词、词性标注等文本预处理操作。数据来源及预处理

基于词袋模型的特征提取将文本转换为词袋向量，统计词频作为特征。特征选择利用卡方检验、互信息等方法进行特征选择，降低特征维度。基于TF-IDF的特征提取计算词语在文档中的重要程度，作为特征权重。特征提取与选择

模型选择比较逻辑回