面向枢纽机场的复杂事件预测模型研究

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1、硕士学位论文面向枢纽机场的复杂事件预测模型研究研究生姓名：孟野导师姓名：徐涛教授2016年5月3日分类号：TP391密级：公开UDC：004.9学号：1305016中国民航大学硕士学位论文面向枢纽机场的复杂事件预测模型研究研究生姓名：孟野导师姓名：徐涛教授申请学位类别：工学硕士学科专业名称：计算机科学与技术所在院系：计算机科学与技术学院论文答辩日期：2016年5月3日2016年5月3日ResearchonPredictiveModelofComplexEventfortheHubAirportADissertationSubmittedtoCivilAviationUnivers

2、ityofChinaFortheAcademicDegreeofMasterofScienceBYMENGYeSupervisedbyProf.XUTaoSchoolofComputerScienceandTechnologyCivilAviationUniversityofChinaMay2016摘要枢纽机场在日常运行中积累了大量事件日志。运用以流程挖掘为代表的商业智能技术对这类数据进行研究可以有效分析机场事件。通过将低抽象层次机场事件聚合为高抽象层次的复杂事件后，可以在此基础上构建枢纽机场复杂事件预测模型，得到有意义的机场复杂事件预测结果，有助于机场决策层构建指导机场运行的预

3、测解决方案。因此复杂事件预测研究对枢纽机场决策支持不可或缺。为开展机场事件日志的属性量化分析，本文构建机场事件属性与案例的二类型信息网络分析机场事件属性重要度。并基于案例踪迹相似性，提出一种基于踪迹聚类的组织实体重要度排序算法。排序结果验证了信息网络分析方法度量事件属性重要度的有效性。机场事件日志抽象层次较低。解决这一问题的一种策略是将低抽象层次事件聚类，得到表示流程模型高抽象层次活动的类簇。据此，本文提出基于RankClus算法的事件日志活动挖掘算法，将机场事件日志的活动聚类与活动排序评分计算相结合。通过活动挖掘，将机场事件日志的高抽象层次活动类簇提取为复杂事件。实验结果表明高

4、抽象层次活动类簇生成的流程模型在降低模型复杂度的同时，保持了事件日志的回放一致性。提取复杂事件后，机场复杂事件的预测问题可以转化为以事件属性重要度的曲线拟合问题。使用前馈神经网络建模机场复杂事件预测模型开展机场复杂事件的预测。模型学习则以Levenberg-Marquardt算法进行迭代。实验中相较量化共轭梯度算法学习的预测模型，L-M算法学习的预测表现更好，性能指数更佳。关键词：复杂事件；二类型信息网络；活动挖掘；预测建模；商业智能；枢纽机场IAbstractVoluminousofeventlogshaveaccumulatedinthedailyoperationofhub

5、airport.Withtheseeventlogs,thebusinessintelligencetechnologylikeprocessminingcanbeusedtoanalyzetheairportevents.Byaggregatingthelow-levelevents,theairporteventsarereorganizedasthecomplexevents,whichcanbeusedtoconstructapredictivemodel.Interestingresultswillbegeneratedandapredictivesolutionfor

6、airportoperationcanbebuilt.Thereforeitisimportanttoresearchonpredictivemodelofcomplexeventforthehubairport.Toanalyzetheairporteventlogsbyquantifyingtheattributeofevents,thispaperbuildabi-typeinformationnetworktodescribetherelationshipbetweenattributesofeventlikeorganizationalentitiesandcaseso

7、finstaniatedprocess.Amethodtosortthequantifiedimportanceoforganizationalentitiesorganizedunderthetraceclustersisproposedtoprovetheeffectivenessofthenetwork,whichisbasedonthecharacteristicthatsimilaritybetweenthetracesofcasesexists.Experiments