基于机器学习的空管安全信息处理方法初探

• 作者: 郑灶旭 鲁翰涛 黄跃鸿
• 来源期刊: 民航学报
• 学科: 工学
• 关键词: 空管安全信息 机器学习 安全信息处理 决策树 随机森林
• 年，卷（期）: 2020,（5）
• 所属期刊栏目: 空管
• 页码范围: 40-44
• 页数: 5页
• 分类号: X913.2
• 语种: 中文

摘要

空管系统安全信息的处理和挖掘多来自报告人对信息的模块化录入,不仅耗费人力物力,而且容易因怕麻烦而发生漏报和瞒报行为.将中文分词以及决策树、随机森林算法等机器学习技术应用于空管不安全事件信息的处理,对中南空管系统2015～2019年的典型不安全事件信息进行机器识别,准确率达到71％,有效降低了信息报送的人力和时间成本,进一步提升了安全管理部门的信息处理效率.