本文關鍵詞：面向樞紐機場的復雜事件預測模型研究，，由筆耕文化傳播整理發(fā)布。

【摘要】：樞紐機場在日常運行中積累了大量事件日志。運用以流程挖掘為代表的商業(yè)智能技術對這類數(shù)據(jù)進行研究可以有效分析機場事件。通過將低抽象層次機場事件聚合為高抽象層次的復雜事件后,可以在此基礎上構建樞紐機場復雜事件預測模型,得到有意義的機場復雜事件預測結果,有助于機場決策層構建指導機場運行的預測解決方案。因此復雜事件預測研究對樞紐機場決策支持不可或缺。為開展機場事件日志的屬性量化分析,本文構建機場事件屬性與案例的二類型信息網(wǎng)絡分析機場事件屬性重要度。并基于案例蹤跡相似性,提出一種基于蹤跡聚類的組織實體重要度排序算法。排序結果驗證了信息網(wǎng)絡分析方法度量事件屬性重要度的有效性。機場事件日志抽象層次較低。解決這一問題的一種策略是將低抽象層次事件聚類,得到表示流程模型高抽象層次活動的類簇。據(jù)此,本文提出基于RankClus算法的事件日志活動挖掘算法,將機場事件日志的活動聚類與活動排序評分計算相結合。通過活動挖掘,將機場事件日志的高抽象層次活動類簇提取為復雜事件。實驗結果表明高抽象層次活動類簇生成的流程模型在降低模型復雜度的同時,保持了事件日志的回放一致性。提取復雜事件后,機場復雜事件的預測問題可以轉化為以事件屬性重要度的曲線擬合問題。使用前饋神經(jīng)網(wǎng)絡建模機場復雜事件預測模型開展機場復雜事件的預測。模型學習則以Levenberg-Marquardt算法進行迭代。實驗中相較量化共軛梯度算法學習的預測模型,L-M算法學習的預測表現(xiàn)更好,性能指數(shù)更佳。
【關鍵詞】：復雜事件 二類型信息網(wǎng)絡 活動挖掘 預測建模 商業(yè)智能 樞紐機場
【學位授予單位】：中國民航大學
【學位級別】：碩士
【學位授予年份】：2016
【分類號】：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 國內外研究現(xiàn)狀11-14
• 1.2.1 機場商業(yè)智能研究與應用現(xiàn)狀11-12
• 1.2.2 機場流程挖掘研究與應用現(xiàn)狀12-13
• 1.2.3 機場預測建模研究與應用現(xiàn)狀13-14
• 1.3 論文主要內容14-15
• 1.4 論文組織結構15-16
• 第二章 相關理論研究16-24
• 2.1 流程挖掘相關理論基礎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)絡分析技術相關理論基礎19-21
• 2.2.1 信息網(wǎng)絡結點排序算法20-21
• 2.2.2 信息網(wǎng)絡結點聚類算法21
• 2.3 預測建模相關理論基礎21-23
• 2.3.1 預測建模方法的類型21-22
• 2.3.2 分層神經(jīng)網(wǎng)絡簡介22-23
• 2.4 本章小結23-24
• 第三章 基于信息網(wǎng)絡的機場事件分析24-33
• 3.1 機場事件二類型信息網(wǎng)絡建模24-26
• 3.1.1 機場案例的蹤跡相似性24-25
• 3.1.2 基于蹤跡的機場事件二類型信息網(wǎng)絡的構建25-26
• 3.2 機場事件信息網(wǎng)絡結點重要度評估方法26-28
• 3.2.1 相關定義26-27
• 3.2.2 排序評分的計算27-28
• 3.3 基于蹤跡聚類社區(qū)的組織實體重要度排序算法28-29
• 3.4 實驗設計與結果分析29-32
• 3.4.1 交接網(wǎng)絡對比實驗29
• 3.4.2 角色級別組織實體重要度排序實驗29-30
• 3.4.3 資源級別組織實體重要度排序實驗30-31
• 3.4.4 拓撲勢重要度排序對比實驗31-32
• 3.5 本章小結32-33
• 第四章 基于活動挖掘的機場復雜事件提取33-44
• 4.1 機場事件日志結構特征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34-35
• 4.2.2 排序評分的計算35-36
• 4.2.3 聚類中心和距離的計算36
• 4.3 基于RankClus算法的事件日志活動挖掘算法36-38
• 4.4 實驗設計與結果分析38-43
• 4.4.1 機場事件日志活動聚類實驗38-39
• 4.4.2 機場事件日志一致性檢測實驗39-41
• 4.4.3 流程模型結構復雜度對比實驗41-43
• 4.5 本章小結43-44
• 第五章 機場復雜事件預測模型研究44-52
• 5.1 機場復雜事件預測模型構建44-45
• 5.1.1 訓練樣本與預測目標44-45
• 5.1.2 復雜事件前饋神經(jīng)網(wǎng)絡預測模型45
• 5.2 復雜事件預測模型參數(shù)學習45-48
• 5.2.1 相關定義46
• 5.2.2 雅可比矩陣計算46-48
• 5.3 機場復雜事件預測模型學習算法48
• 5.4 實驗設計與結果分析48-50
• 5.4.1 預測誤差對比實驗48-50
• 5.4.2 預測模型性能對比實驗50
• 5.5 本章小結50-52
• 第六章 總結與展望52-54
• 6.1 全文總結52-53
• 6.2 展望53-54
• 參考文獻54-59
• 致謝59-60
• 作者簡介60

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  本文關鍵詞：面向樞紐機場的復雜事件預測模型研究，由筆耕文化傳播整理發(fā)布。

本文編號：260231