Causal Discovery of Flight Service Process Based on Event Sequence
Notice bibliographique
Résumé
The development of the civil aviation industry has continuously increased the requirements for the efficiency of airport ground support services. In the existing ground support research, there has not yet been a process model that directly obtains support from the ground support log to study the causal relationship between service nodes and flight delays. Most ground support studies mainly use machine learning methods to predict flight delays, and the flight support model they are based on is an ideal model. The study did not conduct an in-depth study of the causal mechanism behind the ground support link and did not reveal the true cause of flight delays. Therefore, there is a certain deviation in the prediction of flight delays by machine learning, and there is a certain deviation between the ideal model based on the research and the actual service process. Therefore, it is of practical significance to obtain the process model from the guarantee log and analyze its causality. However, the existing process causal factor discovery methods only do certain research when the assumption of causal sufficiency is established and does not consider the existence of latent variables. Therefore, this article proposes a framework to realize the discovery of process causal factors without assuming causal sufficiency. The optimized fuzzy mining process model is used as the service benchmark model, and the local causal discovery algorithm is used to discover the causal factors. Under this framework, this paper proposes a new Markov blanket discovery algorithm that does not assume causal sufficiency to discover causal factors and uses benchmark data sets for testing. 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.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».