本文關(guān)鍵詞：面向樞紐機(jī)場(chǎng)的復(fù)雜事件預(yù)測(cè)模型研究，，由筆耕文化傳播整理發(fā)布。

【摘要】：樞紐機(jī)場(chǎng)在日常運(yùn)行中積累了大量事件日志。運(yùn)用以流程挖掘?yàn)榇淼纳虡I(yè)智能技術(shù)對(duì)這類(lèi)數(shù)據(jù)進(jìn)行研究可以有效分析機(jī)場(chǎng)事件。通過(guò)將低抽象層次機(jī)場(chǎng)事件聚合為高抽象層次的復(fù)雜事件后,可以在此基礎(chǔ)上構(gòu)建樞紐機(jī)場(chǎng)復(fù)雜事件預(yù)測(cè)模型,得到有意義的機(jī)場(chǎng)復(fù)雜事件預(yù)測(cè)結(jié)果,有助于機(jī)場(chǎng)決策層構(gòu)建指導(dǎo)機(jī)場(chǎng)運(yùn)行的預(yù)測(cè)解決方案。因此復(fù)雜事件預(yù)測(cè)研究對(duì)樞紐機(jī)場(chǎng)決策支持不可或缺。為開(kāi)展機(jī)場(chǎng)事件日志的屬性量化分析,本文構(gòu)建機(jī)場(chǎng)事件屬性與案例的二類(lèi)型信息網(wǎng)絡(luò)分析機(jī)場(chǎng)事件屬性重要度。并基于案例蹤跡相似性,提出一種基于蹤跡聚類(lèi)的組織實(shí)體重要度排序算法。排序結(jié)果驗(yàn)證了信息網(wǎng)絡(luò)分析方法度量事件屬性重要度的有效性。機(jī)場(chǎng)事件日志抽象層次較低。解決這一問(wèn)題的一種策略是將低抽象層次事件聚類(lèi),得到表示流程模型高抽象層次活動(dòng)的類(lèi)簇。據(jù)此,本文提出基于RankClus算法的事件日志活動(dòng)挖掘算法,將機(jī)場(chǎng)事件日志的活動(dòng)聚類(lèi)與活動(dòng)排序評(píng)分計(jì)算相結(jié)合。通過(guò)活動(dòng)挖掘,將機(jī)場(chǎng)事件日志的高抽象層次活動(dòng)類(lèi)簇提取為復(fù)雜事件。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明高抽象層次活動(dòng)類(lèi)簇生成的流程模型在降低模型復(fù)雜度的同時(shí),保持了事件日志的回放一致性。提取復(fù)雜事件后,機(jī)場(chǎng)復(fù)雜事件的預(yù)測(cè)問(wèn)題可以轉(zhuǎn)化為以事件屬性重要度的曲線擬合問(wèn)題。使用前饋神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)建模機(jī)場(chǎng)復(fù)雜事件預(yù)測(cè)模型開(kāi)展機(jī)場(chǎng)復(fù)雜事件的預(yù)測(cè)。模型學(xué)習(xí)則以Levenberg-Marquardt算法進(jìn)行迭代。實(shí)驗(yàn)中相較量化共軛梯度算法學(xué)習(xí)的預(yù)測(cè)模型,L-M算法學(xué)習(xí)的預(yù)測(cè)表現(xiàn)更好,性能指數(shù)更佳。
【關(guān)鍵詞】：復(fù)雜事件 二類(lèi)型信息網(wǎng)絡(luò) 活動(dòng)挖掘 預(yù)測(cè)建模 商業(yè)智能 樞紐機(jī)場(chǎng)
【學(xué)位授予單位】：中國(guó)民航大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2016
【分類(lèi)號(hào)】：V351;TP18
【目錄】：

• 摘要5-6
• Abstract6-10
• 第一章 緒論10-16
• 1.1 研究背景及意義10-11
• 1.2 國(guó)內(nèi)外研究現(xiàn)狀11-14
• 1.2.1 機(jī)場(chǎng)商業(yè)智能研究與應(yīng)用現(xiàn)狀11-12
• 1.2.2 機(jī)場(chǎng)流程挖掘研究與應(yīng)用現(xiàn)狀12-13
• 1.2.3 機(jī)場(chǎng)預(yù)測(cè)建模研究與應(yīng)用現(xiàn)狀13-14
• 1.3 論文主要內(nèi)容14-15
• 1.4 論文組織結(jié)構(gòu)15-16
• 第二章 相關(guān)理論研究16-24
• 2.1 流程挖掘相關(guān)理論基礎(chǔ)16-19
• 2.1.1 事件與事件日志16
• 2.1.2 事件日志分析16-18
• 2.1.3 事件日志與流程模型的聯(lián)系18-19
• 2.2 信息網(wǎng)絡(luò)分析技術(shù)相關(guān)理論基礎(chǔ)19-21
• 2.2.1 信息網(wǎng)絡(luò)結(jié)點(diǎn)排序算法20-21
• 2.2.2 信息網(wǎng)絡(luò)結(jié)點(diǎn)聚類(lèi)算法21
• 2.3 預(yù)測(cè)建模相關(guān)理論基礎(chǔ)21-23
• 2.3.1 預(yù)測(cè)建模方法的類(lèi)型21-22
• 2.3.2 分層神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)簡(jiǎn)介22-23
• 2.4 本章小結(jié)23-24
• 第三章 基于信息網(wǎng)絡(luò)的機(jī)場(chǎng)事件分析24-33
• 3.1 機(jī)場(chǎng)事件二類(lèi)型信息網(wǎng)絡(luò)建模24-26
• 3.1.1 機(jī)場(chǎng)案例的蹤跡相似性24-25
• 3.1.2 基于蹤跡的機(jī)場(chǎng)事件二類(lèi)型信息網(wǎng)絡(luò)的構(gòu)建25-26
• 3.2 機(jī)場(chǎng)事件信息網(wǎng)絡(luò)結(jié)點(diǎn)重要度評(píng)估方法26-28
• 3.2.1 相關(guān)定義26-27
• 3.2.2 排序評(píng)分的計(jì)算27-28
• 3.3 基于蹤跡聚類(lèi)社區(qū)的組織實(shí)體重要度排序算法28-29
• 3.4 實(shí)驗(yàn)設(shè)計(jì)與結(jié)果分析29-32
• 3.4.1 交接網(wǎng)絡(luò)對(duì)比實(shí)驗(yàn)29
• 3.4.2 角色級(jí)別組織實(shí)體重要度排序?qū)嶒?yàn)29-30
• 3.4.3 資源級(jí)別組織實(shí)體重要度排序?qū)嶒?yàn)30-31
• 3.4.4 拓?fù)鋭?shì)重要度排序?qū)Ρ葘?shí)驗(yàn)31-32
• 3.5 本章小結(jié)32-33
• 第四章 基于活動(dòng)挖掘的機(jī)場(chǎng)復(fù)雜事件提取33-44
• 4.1 機(jī)場(chǎng)事件日志結(jié)構(gòu)特征33-34
• 4.2 RankClus混合模型34-36
• 4.2.1 基于EM算法的模型參數(shù)估計(jì)34-35
• 4.2.2 排序評(píng)分的計(jì)算35-36
• 4.2.3 聚類(lèi)中心和距離的計(jì)算36
• 4.3 基于RankClus算法的事件日志活動(dòng)挖掘算法36-38
• 4.4 實(shí)驗(yàn)設(shè)計(jì)與結(jié)果分析38-43
• 4.4.1 機(jī)場(chǎng)事件日志活動(dòng)聚類(lèi)實(shí)驗(yàn)38-39
• 4.4.2 機(jī)場(chǎng)事件日志一致性檢測(cè)實(shí)驗(yàn)39-41
• 4.4.3 流程模型結(jié)構(gòu)復(fù)雜度對(duì)比實(shí)驗(yàn)41-43
• 4.5 本章小結(jié)43-44
• 第五章 機(jī)場(chǎng)復(fù)雜事件預(yù)測(cè)模型研究44-52
• 5.1 機(jī)場(chǎng)復(fù)雜事件預(yù)測(cè)模型構(gòu)建44-45
• 5.1.1 訓(xùn)練樣本與預(yù)測(cè)目標(biāo)44-45
• 5.1.2 復(fù)雜事件前饋神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測(cè)模型45
• 5.2 復(fù)雜事件預(yù)測(cè)模型參數(shù)學(xué)習(xí)45-48
• 5.2.1 相關(guān)定義46
• 5.2.2 雅可比矩陣計(jì)算46-48
• 5.3 機(jī)場(chǎng)復(fù)雜事件預(yù)測(cè)模型學(xué)習(xí)算法48
• 5.4 實(shí)驗(yàn)設(shè)計(jì)與結(jié)果分析48-50
• 5.4.1 預(yù)測(cè)誤差對(duì)比實(shí)驗(yàn)48-50
• 5.4.2 預(yù)測(cè)模型性能對(duì)比實(shí)驗(yàn)50
• 5.5 本章小結(jié)50-52
• 第六章 總結(jié)與展望52-54
• 6.1 全文總結(jié)52-53
• 6.2 展望53-54
• 參考文獻(xiàn)54-59
• 致謝59-60
• 作者簡(jiǎn)介60

【相似文獻(xiàn)】

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