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基于关联规则挖掘的航班非正常态势分析
文献摘要：
由诸多不确定性因素而导致的航班延误制约着民航运输效率质量的发展、影响着航空公司的营收,因此对航班延误的模式分析和对航班非正常态势作出准确的预警,一直是民航运输领域一个极为重要的研究热门.本文将基于2019年全年北京到广州的航班数据,采用Apriori算法挖掘航班起降延误与气象等因素之间的内在关联,通过支持度、置信度、提升度等结果进行总结,结合运行实际表明,极端气象和部分时间区间的特定组合,显著增大航空器延误的概率.可以运用关联规则来分析航班的延误率,来帮助航空公司安排更为合理的航班,减少航班的延误率.
文献关键词：
关联规则;航班延误;预警;Apriori算法
中图分类号：
作者姓名：
连垚翔;罗佳晖;夏昊东;黄正
作者机构：
中国民航大学空中交通管理学院
文献出处：
引用格式：
[1]连垚翔;罗佳晖;夏昊东;黄正-.基于关联规则挖掘的航班非正常态势分析)[J].科学与财富,2022(08):10-12
A类：
B类：
关联规则挖掘,非正常,态势分析,不确定性因素,航班延误,民航运输,运输效率,航空公司,模式分析,班数,Apriori,航班起降,内在关联,支持度,置信度,大航,航空器
AB值：
0.289047
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