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申请/专利权人：中国民用航空总局第二研究所

摘要：本发明实施例公开了一种航班地面保障效率影响因素的因果关系挖掘方法，包括：获取航班地面保障过程数据，构建机场航班地面保障过程模型；获取各民航组织对与航班地面保障有关的综合报告，并结合先验知识初步确定影响航班地面保障的各种事件节点；结合先验知识确定影响航班地面保障事件效率的可能因素，并定义其量化值；生成可能的因果图；使用基于信息论的评分函数对生成的可能结果打分，将分数值作为强化学习部分的奖励，由强化学习算法追求奖励最大化规则，确定航班地面保障单一事件影响因素的因果关系和因果图。本发明可以发现影响航班保障事件执行效率变化的原因，使得航班保障能够稳定、高效的运行。

主权项：1.一种航班地面保障效率影响因素的因果关系挖掘方法，其特征在于，包括：步骤1：获取航班地面保障过程数据，构建机场航班地面保障过程模型；步骤2：基于所述机场航班地面保障过程模型，获取各民航组织对与航班地面保障有关的综合报告，并结合先验知识初步确定影响航班地面保障的各种事件节点，将其定义为保障事件；步骤3：根据所述综合报告和先验知识确定影响航班地面保障事件效率的可能因素，将其定义为保障事件影响因素，并对各保障事件影响因素定义其量化值；步骤4：将保障事件影响因素和保障事件影响因素的量化值相结合，以任一保障事件为研究目标，以保障事件的影响因素量化值为因果分析对象，经数据处理后生成可能的因果图；步骤5：使用基于信息论的评分函数对步骤4中生成的可能结果打分，将分数值作为强化学习部分的奖励，由强化学习算法追求奖励最大化规则，确定航班地面保障单一事件影响因素的因果关系和因果图，以发现影响航班保障事件执行效率变化的原因，使得航班保障能够稳定、高效的运行；步骤4具体包括：将保障事件影响因素和保障事件影响因素的量化值相结合，以任一保障事件为研究目标，以保障事件的影响因素量化值为因果分析对象，对数据进行独立性检验；使用元因果矩阵MPAJ×J与满因果矩阵MPBJ×J分别从增边路线PA,add和剪边路线PB,cut按增剪边规则生成可能的因果图G；所述因果图G为表示各因素间因果关系的有向无环图DAG模型；元因果矩阵MPAJ×J指经条件独立性检验后及先验知识初步获得的以数学语言描述的元因果图的图邻接矩阵，其行列代表影响因素A,B,C...，矩阵中元素值为1时表明行因素对列因素存在因果关系，为0时则不存在因果关系；满因果矩阵MPBJ×J则是在前述条件下赋予各节点间所有可能的因果关系；PA,add与PB,cut分别为从元因果图和满因果图开始增添和修剪可能因果关系的路线；增剪边规则如下：剪边从第J行开始以列变化由右向左，行变化自下而上的顺序将值为1的元素变为0，并赋值MPB,cut←MPB；增边从第1行以列变化由左向右，行变化自上而下的顺序将值为0的存在可能因果关系的元素变为1，再使用奖励计算方法计算MPA,add的分数SMPA,add；步骤5中的评分函数为： 其中，D代表航班地面保障事件数据集，G表示因果图，为G中的边的方向数量参数，J表示节点数量，n表示实例个数，表示数据集D中满足因果图G的条件概率。

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