TY -的A2 - de Ona Rocio AU -罗,钱非盟-张,林盟兴,给非盟——夏,桓盟——陈,赵新PY - 2021 DA - 2021/09/18 TI -基于事件序列因果发现飞行服务流程SP - 2869521六世- 2021 AB -民用航空行业的发展不断增加的要求机场地面支持服务的效率。在现有的地面支持的研究中,尚未有一个流程模型,直接获得从地面支持日志研究服务节点之间的因果关系和航班延误。大多数地面支持的研究主要使用机器学习的方法来预测航班延误,和飞机支持模型基于是一个理想的模型。这项研究并没有对背后的因果机制进行深入研究地面支持链接,没有揭示出航班延误的真正原因。因此,预测有一定偏差的航班延误到机器学习,和有一定偏差之间的理想模型的基础上研究和实际的服务过程。因此,它的现实意义从保证日志获取流程模型并分析其因果关系。然而,现有的过程因素的发现方法只做某些研究假设建立了因果充足时,不考虑潜在变量的存在。因此,本文提出了一个框架来实现过程的因果因素的发现没有假设因果充分性。优化模糊采矿过程模型作为服务基准模型,和当地的因果关系发现算法发现因果因素。在这个框架下,本文提出了一种新的马尔科夫毯发现算法不承担因果充分性发现因果因素和使用基准数据集进行测试。 Finally, the actual flight service data are used for causal discovery among flight service nodes. The local causal discovery algorithm proposed in this paper has a certain competitive advantage in accuracy, F1, and other aspects of the existing causal discovery algorithm. It avoids the occurrence of its dimensional disaster. Through the in-depth analysis of the flight safety reason node discovered by this method, it is found that the unreasonable scheduling of flight support personnel is an important reason for frequent flight delays at the airport. SN - 0197-6729 UR - https://doi.org/10.1155/2021/2869521 DO - 10.1155/2021/2869521 JF - Journal of Advanced Transportation PB - Hindawi KW - ER -