书籍详情
飞行安全时空大数据理论与实践
作者：黄荣顺 等 著
出版社：科学出版社
出版时间：2022-10-01
ISBN：9787030731333
定价：¥168.00
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内容简介
时空大数据是大数据科学的重要分支领域，飞行安全是民航工作的重中之重。飞行安全时空大数据是时空大数据的理论方法在民航安全领域的创新应用。《飞行安全时空大数据理论与实践》在内容上尽可能覆盖飞行数据的采集、译码和时空分析全链路的知识体系。《飞行安全时空大数据理论与实践》共7章：第1章为绪论；第2章为飞行数据采集的基础，介绍了飞行数据的记录装置及原理；第3章为飞行安全时空大数据理论；第4—6章为时空大数据理论在飞行安全领域的应用研究，重点阐述了空中颠簸和不稳定进近事件的时空分析；第7章为综合飞行风险分析。
作者简介
暂缺《飞行安全时空大数据理论与实践》作者简介
目录
目录
第1章 绪论 1
1.1 引言 1
1.2 飞行数据监控 2
1.3 时空大数据 3
1.3.1 时空大数据概述 3
1.3.2 时空大数据研究进展 5
1.3.3 时空大数据挖掘 6
1.4 飞行安全时空大数据 7
1.5 小结 9
第2章 飞行数据记录系统 10
2.1 飞行数据记录器 10
2.1.1 飞行记录器概述 10
2.1.2 记录参数的发展 11
2.2 飞行数据的记录及传输 13
2.2.1 飞行数据的传输规范 13
2.2.2 飞行参数的记录原理 14
2.2.3 飞行参数的信号类型 17
2.3 飞行数据译码 18
2.3.1 数据转换原理 18
2.3.2 译码参数库构建 20
2.3.3 译码数据的应用 23
2.4 超限事件 26
2.4.1 超限事件定义 26
2.4.2 超限程序设计 27
2.4.3 超限事件案例分析 27
2.5 飞行数据仿真 29
2.6 小结 30
第3章 飞行安全时空大数据理论 31
3.1 飞行品质监控 31
3.1.1 监控项目与标准 31
3.1.2 飞行数据品质优化 33
3.2 飞行数据融合 38
3.2.1 数据融合概述 39
3.2.2 地形数据融合 40
3.2.3 气象数据融合 42
3.3 飞行安全事件提取及其预测方法 44
3.3.1 决策树方法 44
3.3.2 随机森林方法 45
3.3.3 模型与算法设计 46
3.3.4 模型性能评价 50
3.4 飞行异常探测及其空间相关性方法 54
3.4.1 飞行异常 54
3.4.2 常规聚类方法 55
3.4.3 空间聚类方法 56
3.4.4 空间自相关 58
3.4.5 案例分析 61
3.5 飞行安全事件的时空统计与分析 65
3.5.1 时空建模 66
3.5.2 飞行品质监控管理分析系统 67
3.6 飞行风险成因统计分析方法 68
3.6.1 相关性分析 68
3.6.2 回归分析 72
3.6.3 主成分分析 75
3.6.4 贝叶斯网络模型 76
3.7 小结 80
第4章 飞行风险挖掘与时空分布探索 81
4.1 空中颠簸风险挖掘 82
4.1.1 颠簸研究背景 82
4.1.2 颠簸传统预报方法 82
4.1.3 空中颠簸定量度量方法 83
4.1.4 EDR 估计 85
4.2 不稳定进近风险 92
4.2.1 不稳定进近风险研究背景 92
4.2.2 风险探测 93
4.2.3 不稳定进近回归分析 94
4.3 时空分布模式挖掘分析技术 96
4.3.1 时空核密度分析 97
4.3.2 空间自相关统计 98
4.3.3 时空立方体 102
4.4 空中颠簸风险时空分布模式 103
4.4.1 空中颠簸风险时空分布 103
4.4.2 空中颠簸风险时空自相关特征建模 111
4.5 不稳定进近风险时空分布模式 121
4.6 小结 123
第5章 飞行风险时空关联要素分析 124
5.1 诱因要素关系分析技术 125
5.1.1 相关性分析技术 125
5.1.2 地理加权建模技术 130
5.1.3 关联规则分析技术 134
5.2 颠簸风险关联要素 135
5.2.1 颠簸诱因要素 136
5.2.2 多要素关联分析 140
5.2.3 颠簸诱因要素地理加权建模分析 143
5.3 不稳定进近诱因要素分析 155
5.3.1 模型概述 155
5.3.2 实验设计与模型比较 157
5.3.3 模型回归系数可视化 161
5.4 风险诱因要素关系建模 165
5.4.1 关系模型构建 165
5.4.2 不稳定进近风险诱因要素关系建模 166
5.5 小结 167
第6章 典型飞行风险预警技术 169
6.1 飞行风险的数据预处理 170
6.1.1 类别变量OneHot编码 170
6.1.2 预警模型特征选择 171
6.1.3 模型数据划分 172
6.1.4 QAR数据标准化 172
6.2 空中颠簸风险预警方法 173
6.2.1 XGBoost模型 173
6.2.2 人工神经网络 176
6.3 不稳定进近风险预警方法 178
6.3.1 不稳定进近风险预警建模 178
6.3.2 模型精度评价 179
6.4 小结 181
第7章 综合飞行风险分析 182
7.1 可控飞行撞地 182
7.1.1 可控飞行撞地事故统计 182
7.1.2 可控飞行撞地风险原因分析 184
7.1.3 可控飞行撞地风险模型构建 186
7.1.4 预防CFIT的对策与建议 187
7.2 TCAS RA 188
7.2.1 TCAS介绍 188
7.2.2 TCAS RA事件统计分析 191
7.2.3 TCAS RA警告建议措施 192
7.3 擦机尾 192
7.3.1 擦机尾事件原因 192
7.3.2 擦机尾的风险预测 196
7.3.3 飞机擦机尾的检查和维修 196
7.4 重着陆 198
7.4.1 重着陆的成因 198
7.4.2 基于QAR数据的重着陆分析与预测 201
7.4.3 重着陆后飞机的损伤与修理 202
7.5 飞行程序验证 203
7.5.1 飞行程序异常探测 203
7.5.2 飞行程序异常时空分析 206
7.5.3 飞行程序异常影响因子分析 213
7.6 GPWS近地警告 214
7.7 小结 218
参考文献 219
附录1 缩写对照表 226
附录2 QAR字段名对照表 229
第1章 绪论 1
1.1 引言 1
1.2 飞行数据监控 2
1.3 时空大数据 3
1.3.1 时空大数据概述 3
1.3.2 时空大数据研究进展 5
1.3.3 时空大数据挖掘 6
1.4 飞行安全时空大数据 7
1.5 小结 9
第2章 飞行数据记录系统 10
2.1 飞行数据记录器 10
2.1.1 飞行记录器概述 10
2.1.2 记录参数的发展 11
2.2 飞行数据的记录及传输 13
2.2.1 飞行数据的传输规范 13
2.2.2 飞行参数的记录原理 14
2.2.3 飞行参数的信号类型 17
2.3 飞行数据译码 18
2.3.1 数据转换原理 18
2.3.2 译码参数库构建 20
2.3.3 译码数据的应用 23
2.4 超限事件 26
2.4.1 超限事件定义 26
2.4.2 超限程序设计 27
2.4.3 超限事件案例分析 27
2.5 飞行数据仿真 29
2.6 小结 30
第3章 飞行安全时空大数据理论 31
3.1 飞行品质监控 31
3.1.1 监控项目与标准 31
3.1.2 飞行数据品质优化 33
3.2 飞行数据融合 38
3.2.1 数据融合概述 39
3.2.2 地形数据融合 40
3.2.3 气象数据融合 42
3.3 飞行安全事件提取及其预测方法 44
3.3.1 决策树方法 44
3.3.2 随机森林方法 45
3.3.3 模型与算法设计 46
3.3.4 模型性能评价 50
3.4 飞行异常探测及其空间相关性方法 54
3.4.1 飞行异常 54
3.4.2 常规聚类方法 55
3.4.3 空间聚类方法 56
3.4.4 空间自相关 58
3.4.5 案例分析 61
3.5 飞行安全事件的时空统计与分析 65
3.5.1 时空建模 66
3.5.2 飞行品质监控管理分析系统 67
3.6 飞行风险成因统计分析方法 68
3.6.1 相关性分析 68
3.6.2 回归分析 72
3.6.3 主成分分析 75
3.6.4 贝叶斯网络模型 76
3.7 小结 80
第4章 飞行风险挖掘与时空分布探索 81
4.1 空中颠簸风险挖掘 82
4.1.1 颠簸研究背景 82
4.1.2 颠簸传统预报方法 82
4.1.3 空中颠簸定量度量方法 83
4.1.4 EDR 估计 85
4.2 不稳定进近风险 92
4.2.1 不稳定进近风险研究背景 92
4.2.2 风险探测 93
4.2.3 不稳定进近回归分析 94
4.3 时空分布模式挖掘分析技术 96
4.3.1 时空核密度分析 97
4.3.2 空间自相关统计 98
4.3.3 时空立方体 102
4.4 空中颠簸风险时空分布模式 103
4.4.1 空中颠簸风险时空分布 103
4.4.2 空中颠簸风险时空自相关特征建模 111
4.5 不稳定进近风险时空分布模式 121
4.6 小结 123
第5章 飞行风险时空关联要素分析 124
5.1 诱因要素关系分析技术 125
5.1.1 相关性分析技术 125
5.1.2 地理加权建模技术 130
5.1.3 关联规则分析技术 134
5.2 颠簸风险关联要素 135
5.2.1 颠簸诱因要素 136
5.2.2 多要素关联分析 140
5.2.3 颠簸诱因要素地理加权建模分析 143
5.3 不稳定进近诱因要素分析 155
5.3.1 模型概述 155
5.3.2 实验设计与模型比较 157
5.3.3 模型回归系数可视化 161
5.4 风险诱因要素关系建模 165
5.4.1 关系模型构建 165
5.4.2 不稳定进近风险诱因要素关系建模 166
5.5 小结 167
第6章 典型飞行风险预警技术 169
6.1 飞行风险的数据预处理 170
6.1.1 类别变量OneHot编码 170
6.1.2 预警模型特征选择 171
6.1.3 模型数据划分 172
6.1.4 QAR数据标准化 172
6.2 空中颠簸风险预警方法 173
6.2.1 XGBoost模型 173
6.2.2 人工神经网络 176
6.3 不稳定进近风险预警方法 178
6.3.1 不稳定进近风险预警建模 178
6.3.2 模型精度评价 179
6.4 小结 181
第7章 综合飞行风险分析 182
7.1 可控飞行撞地 182
7.1.1 可控飞行撞地事故统计 182
7.1.2 可控飞行撞地风险原因分析 184
7.1.3 可控飞行撞地风险模型构建 186
7.1.4 预防CFIT的对策与建议 187
7.2 TCAS RA 188
7.2.1 TCAS介绍 188
7.2.2 TCAS RA事件统计分析 191
7.2.3 TCAS RA警告建议措施 192
7.3 擦机尾 192
7.3.1 擦机尾事件原因 192
7.3.2 擦机尾的风险预测 196
7.3.3 飞机擦机尾的检查和维修 196
7.4 重着陆 198
7.4.1 重着陆的成因 198
7.4.2 基于QAR数据的重着陆分析与预测 201
7.4.3 重着陆后飞机的损伤与修理 202
7.5 飞行程序验证 203
7.5.1 飞行程序异常探测 203
7.5.2 飞行程序异常时空分析 206
7.5.3 飞行程序异常影响因子分析 213
7.6 GPWS近地警告 214
7.7 小结 218
参考文献 219
附录1 缩写对照表 226
附录2 QAR字段名对照表 229
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