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申请/专利权人：中国民用航空总局第二研究所;西南交通大学

摘要：本发明涉及民用航空技术领域，提供一种基于Nataf变换独立性检验的航班延误图模型检测方法，包括如下步骤：获取航班延误历史相关数据并进行预处理；构建航班延误数据集，对航班延误数据集进行特征重要性分析，获取特征重要性分析结果并选择航班延误相关特征集合；根据特征重要性分析结果构建航班延误因果图模型；对航班延误因果图模型进行条件独立性检验，获取条件独立性检验结果；根据条件独立性检验结果对航班延误因果图模型进行优化，获取航班延误真实图模型检测结果。实现更精确地确定对航班延误产生影响的关键因素，为航班延误预测模型提供决策依据，提升航班延误的预测精准度。

主权项：1.基于Nataf变换独立性检验的航班延误图模型检测方法，其特征在于，包括如下步骤：获取航班延误历史相关数据并进行预处理；构建航班延误数据集，对航班延误数据集进行特征重要性分析，获取特征重要性分析结果并选择航班延误相关特征集合；根据特征重要性分析结果构建航班延误因果图模型，包括：将航班延误相关特征集合中的特征变量依次作为自变量，航班延误数作为因变量，生成航班延误因果图模型；根据预设条件，将自变量与因变量之间的条件独立性转换为无条件独立性，得到不确定因果方向的航班延误因果图模型；通过计算联合概率密度函数以及条件概率密度函数和；根据联合概率密度函数和条件概率密度函数，判断预设条件下，自变量和因变量之间是否独立，若在预设条件下，自变量和因变量之间独立，则获取条件独立性检验，表示条件下自变量的分布情况，表示预设条件下因变量的分布情况；对航班延误因果图模型进行条件独立性检验，获取条件独立性检验结果，包括：使用Nataf变换方法根据自变量与因变量的边际概率密度函数和变量之间的相关系数，转化为求标准正态空间中的相关系数，对不确定因果方向的航班延误图模型中的所有自变量进行条件独立性检测，获取条件独立性检验结果；具体地，计算独立相关性的估计值，根据相关矩阵去掉相关性较弱的边，通过Nataf变换方法将随机变量转换到标准正态分布；根据条件独立性检验结果对航班延误因果图模型进行优化，获取航班延误真实图模型检测结果。

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百度查询： 中国民用航空总局第二研究所 西南交通大学 基于Nataf变换独立性检验的航班延误图模型检测方法