【技术实现步骤摘要】
基于密度峰值快速搜索的航迹异常侦测方法及系统
本专利技术涉及的是一种航空数据挖掘的技术，具体是一种基于密度峰值快速搜索的航迹异常侦测方法及系统。
技术介绍
过去几十年，航空公司，飞机制造商通过航空事故调查，分析，然后采取改进与预防措施逐步改善航空安全。这种措施往往是在机毁人亡的事故之后采取，对于繁忙的航空运输业而言并不是一个好举措。为进一步改善航空安全，航空业正发展主动，连续监视飞机操作和识别风险的方法，从而在灾难发生前采取分析与预防措施。机载快速存取记录仪记录了飞行中上千的技术参数，包括空速，高度，经度，纬度，爬升角，滚转角，引擎参数等。还有丰富的机内机外环境参数，机内舱室，飞行员操作，机外风场，温度等。大多数航空公司已经实施了飞行操纵质量评价项目，分析日常的飞行操作。以往的分析都是基于超限检测，就是通过检查特定的参数是否超过一定的阈值。但是这种方法适应性差，需要针对不同的航线，不同的飞机机型，不同的设备配备进行调整，工作量大且需要特定的专业领域知识，而且需要事先定义观测量。近年来，在商业消费，涵盖车载记录仪与传感器网络的城市智能交通，轨道交通领域，数据驱动，数...
【技术保护点】
1.一种基于密度峰值快速搜索的航迹异常侦测方法，其特征在于，通过对航空公司大量航班的飞行记录数据进行预处理后利用主成分分析的方法进行PCA降维处理，然后利用密度峰值快速搜索方法，分析与侦测飞机本身或者飞行员导致的异常飞行状态，最后基于密度的无监督方法进行聚类并分析得到异常行为的航班。
【技术特征摘要】
1.一种基于密度峰值快速搜索的航迹异常侦测方法，其特征在于，通过对航空公司大量航班的飞行记录数据进行预处理后利用主成分分析的方法进行PCA降维处理，然后利用密度峰值快速搜索方法，分析与侦测飞机本身或者飞行员导致的异常飞行状态，最后基于密度的无监督方法进行聚类并分析得到异常行为的航班。2.根据权利要求1所述的方法，其特征是，所述的预处理是指：以飞机QAR数据中的引擎加力、空速增加作为起飞开始，截取时间序列的前180s作为起飞阶段的关键数据；对关键数据中的每个参数先进行归一化处理，形成均值为0，方差为1的180*1的向量，然后将所有参数的向量依次放到一个高维空间向量中，形成数据矩阵。3.根据权利要求1所述的方法，其特征是，所述的PCA降维处理具体为：通过线性投影将高维的数据映射到低维的空间中表示。4.根据权利要求1所述的方法，其特征是，所述的聚类，即基于密度的聚类方法，通过将聚类定义为一组密度连接的点集，然后通过不断生长足够高密度的区域来进行聚类，同时能够识别噪声数据。5.根据权利要求1或4所述的方法，其特征是，所述的聚类，通过引入两个变量，局部密度度量ρi和距离δi，以便更好地发掘聚类中心：最大密度点i的距...
【专利技术属性】
技术研发人员：肖刚，戴周云，王彦然，刘独玉，张强，何方，刘艺博，
申请(专利权)人：上海交通大学，
类型：发明
国别省市：上海,31
还没有人留言评论。发表了对其他浏览者有用的留言会获得科技券。