基于FP-Growth算法的民航鸟击事件关联性分析

鸟击问题严重威胁航空器运行安全,给航空业造成了巨大的经济损失,为了有效预防民航鸟击事件的发生,根据数据挖掘理论,在分析民航鸟击事件关键诱发属性基础上,提出了一种基于FPGrowth算法的民航鸟击事件关联性分析方法。根据中国民航鸟击事件统计数据,挖掘出鸟击事件各属性间潜在的、有价值的关联,通过设置最小支持度和最小置信度,得出重要的关联性规则。结果表明,该方法根据历史数据可推测出导致鸟击事件发生的相关因素,改善了以往凭借专家经验的片面性、模糊性和不确定性。通过飞机发动机设计、颜色涂装等措施切断导致鸟击事件发生的相关因素,达到有效预防鸟击事件的效果,完善防治措施,最大限度地避免鸟类撞击航空器,保障民航运输安全。