【摘 要】
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历史航班数据中蕴含的运营特征有助于发现航班计划的不足、获取市场需求变化相关知识等,这对于制定新的航班计划或短期航班计划调整都有重要意义。通常使用统计方法或数据挖掘方法将运营特征归纳为几个简单的数据,忽略了航班运营时空特征的细节信息,无助于航班计划维护人员凭借经验进行航班调整的现状,使得历史航班数据没有发挥应有的价值。针对以上问题,本文进行可视分析方法研究,融合可视化、数据挖掘和交互技术分析历史航班
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历史航班数据中蕴含的运营特征有助于发现航班计划的不足、获取市场需求变化相关知识等,这对于制定新的航班计划或短期航班计划调整都有重要意义。通常使用统计方法或数据挖掘方法将运营特征归纳为几个简单的数据,忽略了航班运营时空特征的细节信息,无助于航班计划维护人员凭借经验进行航班调整的现状,使得历史航班数据没有发挥应有的价值。针对以上问题,本文进行可视分析方法研究,融合可视化、数据挖掘和交互技术分析历史航班中隐含的航班运营特征。具体体现为以下几方面:首先,针对航班运营特征的时空复杂性,提出了航班运营特征多角度聚类可视分析方法。支持从多个维度快速挖掘特征相似的数据子集,如时序特征相似的航班子集、空间分析相似的时间点或时间段、时序特征相似的机场点或机场组。配合多角度聚类分析的交互工具和航班运营时空特征分析的可视化展现,分析人员可以快速完成聚类操作和了解数据子集时空特征。其次,针对探索式聚类分析难以形成连贯知识、聚类结果不便于对比分析的问题,提出了基于上下文信息的渐进式航班运营特征可视分析方法。支持在保留划分记录的背景下进行深层次的航班运营特征挖掘。设计了支持对比分析数据子集的可视分析视图,概览地呈现数据子集航班运营时空特征。最后,设计了集成上述两种可视分析方法的,用于航班运营特征分析的Flight OMVIS（Flight Operation Mode Visual Analytics,Flight OM-VIS）系统。以东方航空公司航班数据集为例,采用案例分析与用户实验测评的方式进行实验验证,证明了本文提出的特征可视分析方法的有效性与实用性。
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