基于生成对抗网络的航班起飞风险预测

• 作者: 秦雷 谢华 陈海燕 于颖 南京航空航天大学
• 来源期刊: 航空计算技术
• 关键词: 航班起飞风险预测 数据增强 生成对抗网络 神经网络
• 年，卷（期）: 2023,（2）
• 所属期刊栏目: 计算方法
• 页码范围: 84-87,91
• 页数: 5页
• 语种: 中文

摘要

航班的安全运行是民航的第一要素。根据历史数据对航班运行过程中可能存在的风险进行提前评估和预测是保障航班安全运行的有效手段。针对航班起飞阶段的风险问题，提出了一种基于生成对抗网络的航班起飞风险预测模型。对收集到的机组、飞机和环境3方面数据进行清洗、变换和融合，得到初始的起飞风险预测数据集；针对数据集存在的严重类不平衡问题，使用生成对抗网络进行数据增强以提高数据质量；在不同增强程度的数据集上，采用3种不同结构的神经网络训练航班起飞风险预测模型。实验结果表明，生成对抗网络能有效提高实测数据集的质量从而提高了航班起飞风险预测的精度。