Visual Analysis for Civil Aviation Passenger Reservation Data Characteristics Based on Uncertainty Measurement

Aviation data analysis can help airlines to understand passenger needs,so as to provide passengers with more sophisticated and better services.How to explore the implicit message and analyze contained features from large amounts of data has become an important issue in the civil aviation passenger data analysis process.The uncertainty analysis and visualization methods of data record and property measurement are offered in this paper,based on the visual analysis and uncertainty measure theory combined with parallel coordinates,radar chart,histogram,pixel chart and good interaction.At the same time,the data source expression clearly shows the uncertainty and hidden information as an information base for passengers’service

基于BL-Apriori的民航机务风险关联规则分析

为了解决机务维修领域风险分析过程中文本数据挖掘不充分问题,提出1种基于二进制逻辑“与”运算改进的Apriori关联规则挖掘方法,采集到飞机维修企业2012—2021年机务维修领域不安全事件报告,最终成功挖掘出民航机务维修领域具有耦合性、关联性的风险要素,并对风险要素之间的关联规则进行分析。研究结果表明:改进后的算法运行时间从0.153 s降低至0.034 s,挖掘到机务风险中飞机检查不全面、人员遗忘/疏漏等为主要因素,与工程实际相符。研究结果可为机务安全管理提供决策支持。

民航旅客隐私数据动态分级脱敏处理方法

针对民航旅客个人隐私数据使用前脱敏时间长与复现应用差的问题,首先,根据网络信息安全技术,剖析了民航旅客隐私数据脱敏情景和动态角色分级控制问题,分别构建了动态角色分级控制模型和新型保留格式的隐私数据加密模型,实现了民航旅客隐私数据访问控制与加密处理的抽象化;其次,利用混合格式加密方法,提出了民航旅客隐私数据动态分级脱敏处理算法,解决了动态角色访问控制的分级脱敏处理问题;最后,通过10 000条民航旅客的隐私数据验证了民航旅客隐私数据动态分级脱敏处理算法的性能,并将基本保留格式加密方法、混合格式加密方法和动态角色分级加密方法进行比较。结果表明,利用逆推变形关联剔除方法产生的重复率约为17%,这易于推导出原始敏感数据,而利用混合格式加密方法的重复率为20%,说明在逆推变形关联剔除方法的基础上进一步加密处理后的脱敏效果较好,强化了旅客隐私数据的深度保密性,且处理旅客敏感数据的时间较少,该算法具有较高的安全性和可靠性。

基于DEA的中国民航运营效率分析及评价

利用数据包络分析(DEA)技术,通过构建具有4个投入3个产出的投入导向的CCR模型,分析中国民航1987—2008年的技术效率、纯技术效率、规模效率和规模报酬。发现从20世纪90年代初开始,中国民航的运营效率稳定在0.9以上的较高水平,特别是纯技术效率得分较高,规模效率提高较为明显且随外部突发因素影响而出现波折。规模报酬持续递增,但增长速度逐渐降低,特别是2008年出现规模报酬递减。

基于聚类的差分隐私民航旅客数据发布算法

为使数据管理者可以发布数据集供研究人员进行挖掘分析,对数据集采用满足差分隐私的保护算法,但其中会加入大量噪声,破坏数据可用性,因此,提出一种基于聚类的差分隐私民航旅客数据发布算法。改进聚类算法,按照数据类型的不同,对数值型属性和分类型属性分别选用不同的距离计算方法,将更可能相关的记录分为一组,降低差分隐私敏感度,结合聚类结果形成的簇,采用差分隐私保护技术对数据记录进行加噪。实验结果表明,算法能够在降低信息损失的同时防止信息泄露。

一类相关性指标优化IOWHA组合模型的预测比较

文章以民航客运量为研究对象,采集1996—2016年民航客运量及核心影响要素的相关数据,在多元线性回归和ARIMA预测模型的基础上,引入相关性指标,分别构建基于相关系数、夹角余弦和灰色关联度的IOWHA组合模型,结果显示:基于相关系数、向量夹角余弦和灰色关联度的IOWHA组合模型的误差明显优于多元回归和ARIMA(1,2,1),证实了相关性指标优化IOWHA组合预测模型的有效性与合理性。

融合多任务深度学习与主动学习的民航常旅客缺失数据填补

针对用溯源法主动对数据记录进行真实值填补成本较高的问题,结合多任务学习与主动学习的优势,提出一种深度多任务主动学习网络,将缺失数据填补任务与常旅客价值分类任务同时进行训练。此外,考虑到生产大数据环境,提出一种基于Spark的主动填补运行机制,使得深度多任务网络模型能在大数据环境下高效运行。实验表明,模型在不损失数据填补和分类性能的前提下,模型可有效降低所需训练数据的规模,进而减少训练模型所需时间以及人工标记样本所耗费的人力成本。

重要节点发现算法在民航旅客社会网络中的应用研究

当前,民航旅客价值分析把每一个旅客当作彼此不相关联的实体,忽略了旅客间存在的关系。针对这种情况,提出从旅客间的相互影响角度出发,量化这种影响的强弱。基于PNR(Passenger Name Record)数据构建民航旅客社会网络,从系统科学、网络关系和互联网搜索这三个角度研究社会网络中节点重要性的评估算法,并把这三种算法应用在民航旅客社会网络中。最后,通过F-度量方法对这三种算法计算出的重要节点进行相似性比较。实验结果表明,该方法能够有效地得到民航旅客社会网络中的重要旅客。

面向民航开放平台的主数据识别与管理

中国民航旅客服务信息系统正处于传统主机模式向现代化开放平台转型的关键阶段,迫切需要建立与之相适应的企业级主数据管理平台。论文结合中国民航的实际情况,提出了一种适用于开放平台旅客服务信息系统的主数据识别与管理方法,设计了主数据管理系统的功能架构,并分析了适用于此系统架构的两种关键技术。

铁路提速对民航客运影响的实证分析

利用铁路系统 5次提速前后国内各民航机场旅客运输量的综列数据,通过对处理综列数据方法的经济计量学模型的估计和实证分析,得出如下结论:尽管我国民航旅客运输量在近几年不断攀升,但这是由于国内生产总值高速增长即经济快速发展的结果,若排除国内生产总值快速增长的影响因素进行分析,铁路提速对民航客运量的影响实际上是下降了。

民航旅客个人信息保护的法律规制研究

信息洪流在给社会带来变革的同时,也在法律领域催发了一场信息保护革命。民航业作为拥有巨大信息体量的朝阳行业,旅客个人信息保护问题不容小觑。与一般行业不同,民航旅客个人信息蕴含的真实性、国家安全属性、跨境性、所涉主体数量以及商品性显得尤为突出,由于第三方信息处理者的介入,民航旅客信息泄露案件也变得更为复杂。时下,中国个人信息保护规则呈现原则性较强、多部门分散规制及法律体系不健全的状态,民航旅客个人信息法律保护的特殊性彰显不足,应建立"法律-法规-规章-标准(指南)"相配套的民航旅客个人信息保护法律体系,从明确民航旅客个人信息保护义务及责任承担,行业信息安全标准及立体监管机制方面强化个人信息的保护。

基于面板混合Logit模型的中长途高速客运方式分担率预测

针对高铁和民航在中长途高速客运中的方式分担率变化问题,考虑到不同旅客群体间的异质性及旅客在不同情景下选择的相关性,以旅客性别、年龄、月收入等为基本属性,程前程后费用和时间、旅程费用和时间作为特性变量,建立了面板混合Logit模型。利用NLOGIT软件,基于北京—南京客运通道旅客出行意向调查数据,分别对传统Logit模型、横截面混合Logit模型和面板混合Logit模型进行参数估计。模型估计结果表明,面板混合Logit模型具有更好的行为解释能力和预测精度。基于面板混合Logit模型,使用仿真方法预测了高铁和民航的方式分担率随旅程费用和时间的变化趋势,得到高铁分担率随旅程费用差的增大而增加、随旅程时间差的增大而减小,民航则相反,并且旅程费用差对方式分担率的影响比旅程时间差更加显著。

民航重要信息系统旅客敏感数据的脱敏技术研究

本论文主要目标是讨论民航旅客敏感信息保护的解决方案,介绍了中国民航信息网络股份有限公司(本文简称:中航信)通过建设数据脱敏平台、流程体系来达到数据保护的目标,并对中航信数据脱敏系统的建设经验进行了总结。主要包括数据分类分级、敏感数据管理、数据脱敏平台、数据脱敏算法等。

城市群经济结构对民航客运市场的影响机制分析——以京津冀地区为例

为探究城市经济结构对民航客运市场的具体影响效果,选取不同城市的经济发展水平、航空服务、旅游业及产业结构来分析其对各个机场群成员旅客吞吐量的影响机制。基于京津冀地区6个城市及其机场的2006—2019年面板数据,将数据对数化处理,建立双对数回归模型,通过单位根检验和协整检验验证数据模型的平稳性,实现对面板数据的实证研究。研究表明:①GDP、常住居民人口和人均可支配收入每增加1%,区域内平均旅客吞吐量分别降低1.05%、提升0.02%和提升0.38%,人均可支配收入的正向影响效果在三者之中最为明显;②飞机起降架次增加1%引起京津冀机场群旅客吞吐量增长3.6%,其中对区域内石家庄正定机场的影响最大,为9.73%,对天津滨海机场的影响最小,为3.39%;③城市的国内旅游收入增长1%引起京津冀机场群旅客吞吐量增长1.27%,对石家庄正定机场和秦皇岛北戴河机场存在显著负向影响,分别为-6.53%和-0.6%;④第一产业、第二产业和第三产业产值增长1%分别引起京津冀机场群旅客吞吐量增加了1.27%,1.37%和1.04%。基于京津冀地区实证结果,城市经济结构对民航客运市场存在影响效果的一致性和差异性。

基于大数据的无人机云交换平台统计分析技术研究

随着无人机在各行业应用的迅速普及和大规模应用,民航局监管的无人机数量和无人机运行数据呈现海量增长,在给政府和行业监管带来便利的同时,也给传统的数据分析方法带来了极大的挑战。本文阐述了民航局无人机云交换平台的运行大数据的现状,分析了传统无人机运行数据统计分析存在的技术瓶颈,提出了基于大数据进行无人机运行数据统计分析方法,建立了无人机云数据交换平台大数据统计和分析系统的设计框架,并概述了如何基于Apache Spark和Cassandra数据库的大数据分析方法将无人机云交换平台生产的海量数据快速处理、存储、统计和分析的研究思路和方法,以及实现各类无人机运行特征分析的情况。目前基于本文的研究成果不仅可以满足行业主管部门对无人机运行数据统计的需求,还对掌握和了解中国无人机运行特征,探索更合适的无人机管理措施和健全无人机监管体制机制,有非常重要的意义。