飛行安全時空大數據理論與實踐
《飛行安全時空大數據理論與實踐》，黃榮順 等 著，出版社： 科學出版社。
科學出版社是由中國科學院編譯局與1930年創建的龍門聯合書局於1954年8月合併成立的；目前公司年出版新書3000多種，期刊500多種，形成了以科學（S）、技術（T）、醫學（M）、教育（E）、人文社科（H）[1]為主要出版領域的業務架構[2]。
目錄
內容簡介
時空大數據是大數據科學的重要分支領域,飛行安全是民航工作的重中之重。飛行安全時空大數據是時空大數據的理論方法在民航安全領域的創新應用。《飛行安全時空大數據理論與實踐》在內容上儘可能覆蓋飛行數據的採集、譯碼和時空分析全鏈路的知識體系。《飛行安全時空大數據理論與實踐》共7章：第1章為緒論；第2章為飛行數據採集的基礎,介紹了飛行數據的記錄裝置及原理；第3章為飛行安全時空大數據理論；第4—6章為時空大數據理論在飛行安全領域的應用研究,重點闡述了空中顛簸和不穩定進近事件的時空分析；第7章為綜合飛行風險分析。
目錄
第1章 緒論 1
1.1 引言 1
1.2 飛行數據監控 2
1.3 時空大數據 3
1.3.1 時空大數據概述 3
1.3.2 時空大數據研究進展 5
1.3.3 時空大數據挖掘 6
1.4 飛行安全時空大數據 7
1.5 小結 9
第2章 飛行數據記錄系統 10
2.1 飛行數據記錄器 10
2.1.1 飛行記錄器概述 10
2.1.2 記錄參數的發展 11
2.2 飛行數據的記錄及傳輸 13
2.2.1 飛行數據的傳輸規範 13
2.2.2 飛行參數的記錄原理 14
2.2.3 飛行參數的信號類型 17
2.3 飛行數據譯碼 18
2.3.1 數據轉換原理 18
2.3.2 譯碼參數庫構建 20
2.3.3 譯碼數據的應用 23
2.4 超限事件 26
2.4.1 超限事件定義 26
2.4.2 超限程序設計 27
2.4.3 超限事件案例分析 27
2.5 飛行數據仿真 29
2.6 小結 30
第3章 飛行安全時空大數據理論 31
3.1 飛行品質監控 31
3.1.1 監控項目與標準 31
3.1.2 飛行數據品質優化 33
3.2 飛行數據融合 38
3.2.1 數據融合概述 39
3.2.2 地形數據融合 40
3.2.3 氣象數據融合 42
3.3 飛行安全事件提取及其預測方法 44
3.3.1 決策樹方法 44
3.3.2 隨機森林方法 45
3.3.3 模型與算法設計 46
3.3.4 模型性能評價 50
3.4 飛行異常探測及其空間相關性方法 54
3.4.1 飛行異常 54
3.4.2 常規聚類方法 55
3.4.3 空間聚類方法 56
3.4.4 空間自相關 58
3.4.5 案例分析 61
3.5 飛行安全事件的時空統計與分析 65
3.5.1 時空建模 66
3.5.2 飛行品質監控管理分析系統 67
3.6 飛行風險成因統計分析方法 68
3.6.1 相關性分析 68
3.6.2 回歸分析 72
3.6.3 主成分分析 75
3.6.4 貝葉斯網絡模型 76
3.7 小結 80
第4章 飛行風險挖掘與時空分布探索 81
4.1 空中顛簸風險挖掘 82
4.1.1 顛簸研究背景 82
4.1.2 顛簸傳統預報方法 82
4.1.3 空中顛簸定量度量方法 83
4.1.4 EDR 估計 85
4.2 不穩定進近風險 92
4.2.1 不穩定進近風險研究背景 92
4.2.2 風險探測 93
4.2.3 不穩定進近回歸分析 94
4.3 時空分布模式挖掘分析技術 96
4.3.1 時空核密度分析 97
4.3.2 空間自相關統計 98
4.3.3 時空立方體 102
4.4 空中顛簸風險時空分布模式 103
4.4.1 空中顛簸風險時空分布 103
4.4.2 空中顛簸風險時空自相關特徵建模 111
4.5 不穩定進近風險時空分布模式 121
4.6 小結 123
第5章 飛行風險時空關聯要素分析 124
5.1 誘因要素關係分析技術 125
5.1.1 相關性分析技術 125
5.1.2 地理加權建模技術 130
5.1.3 關聯規則分析技術 134
5.2 顛簸風險關聯要素 135
5.2.1 顛簸誘因要素 136
5.2.2 多要素關聯分析 140
5.2.3 顛簸誘因要素地理加權建模分析 143
5.3 不穩定進近誘因要素分析 155
5.3.1 模型概述 155
5.3.2 實驗設計與模型比較 157
5.3.3 模型回歸係數可視化 161
5.4 風險誘因要素關係建模 165
5.4.1 關係模型構建 165
5.4.2 不穩定進近風險誘因要素關係建模 166
5.5 小結 167
第6章 典型飛行風險預警技術 169
6.1 飛行風險的數據預處理 170
6.1.1 類別變量OneHot編碼 170
6.1.2 預警模型特徵選擇 171
6.1.3 模型數據劃分 172
6.1.4 QAR數據標準化 172
6.2 空中顛簸風險預警方法 173
6.2.1 XGBoost模型 173
6.2.2 人工神經網絡 176
6.3 不穩定進近風險預警方法 178
6.3.1 不穩定進近風險預警建模 178
6.3.2 模型精度評價 179
6.4 小結 181
第7章 綜合飛行風險分析 182
7.1 可控飛行撞地 182
7.1.1 可控飛行撞地事故統計 182
7.1.2 可控飛行撞地風險原因分析 184
7.1.3 可控飛行撞地風險模型構建 186
7.1.4 預防CFIT的對策與建議 187
7.2 TCAS RA 188
7.2.1 TCAS介紹 188
7.2.2 TCAS RA事件統計分析 191
7.2.3 TCAS RA警告建議措施 192
7.3 擦機尾 192
7.3.1 擦機尾事件原因 192
7.3.2 擦機尾的風險預測 196
7.3.3 飛機擦機尾的檢查和維修 196
7.4 重着陸 198
7.4.1 重着陸的成因 198
7.4.2 基於QAR數據的重着陸分析與預測 201
7.4.3 重着陸後飛機的損傷與修理 202
7.5 飛行程序驗證 203
7.5.1 飛行程序異常探測 203
7.5.2 飛行程序異常時空分析 206
7.5.3 飛行程序異常影響因子分析 213
7.6 GPWS近地警告 214
7.7 小結 218
參考文獻 219
附錄1 縮寫對照表 226
附錄2 QAR字段名對照表 229
參考文獻
- ↑ 論自然科學、社會科學、人文科學的三位一體，搜狐，2017-09-28
- ↑ 公司簡介，中國科技出版傳媒股份有限公司