【摘 要】
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"大数据"时代对航空运行业务体系的影响不言而喻。正是在这样的背景下,QAR(快速存取记录器)的解析与应用成为很多航空公司研究的新课题。一方面是QAR系统拥有海量的数据信息,
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"大数据"时代对航空运行业务体系的影响不言而喻。正是在这样的背景下,QAR(快速存取记录器)的解析与应用成为很多航空公司研究的新课题。一方面是QAR系统拥有海量的数据信息,而业务创新缺乏决策依据;一方面是大数据时代横空出世,而现有飞行运行过程中品质监控的空白化。本文就从解析QAR严重超限数据入手,挖掘相关的QAR数据价值,通过收集的航班终端因素和已发生的QAR超限航班相关联,进行机器学习,从而预测新航班可能导致的QAR严重超限事件的发生概率。
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