面向大数据可视化的航班延误分析系统设计与实现
这是一篇关于航班延误大数据可视化,注意力机制,LSTM网络,航班延误预测的论文, 主要内容为为了贯彻民航局提出的“十四五”民用航空发展规划方案,保证航班的高质量运行,本文针对吞吐量较大的机场,延误率居高不下的情况设计并实现了面向大数据可视化的航班延误分析系统。该系统对历史航班进行多维度的航班延误信息统计分析,并基于深度学习算法对单航班延误和航班延误波及问题分别进行预测,为民航部门提供有效参考,减少相关的经济损失。首先,本文对面向大数据可视化的航班延误分析系统明确系统的需求分析,对系统总体进行设计并采用基于B/S的前后端分离开发模式。同时对系统内外接口进行设计,算法部分基于Py Torch框架使用Python语言对深度学习算法进行模型的建立与调用,数据库选用My SQL。本系统主要目的是辅助空管部门决策,安装在华东空管局宁波空管站。系统两大核心功能模块分别是航班延误数据可视化分析与未来航班延误算法预测,并按照系统子功能需求对系统的关键技术基于Vue.js的前端开发、基于ECharts的大数据可视化、基于Spring Boot的后端开发、基于深度学习的航班延误预测、基于Socket的航班延误算法调用进行介绍。然后,针对航班延误波及的空时特性,构建用于研究航班延误波及模型的航班链数据集。对航班数据按照时间与航空器编号为关键键值进行数据融合,本文先后提出两种不同类型的航班延误波及数据集的构造方法。将数据清洗后的航班数据进行三次复杂融合,提出强空间数据集的构造方法;为了进一步增强时序性提高预测准确率,对强空间数据集进行顺序分割,提出强时序航班链数据集的构造方法。接着,针对航班延误波及问题提出融合注意力机制Sim AM的CNN-Mogrifier LSTM网络模型,先使用卷积神经网络(Convolutional Neural Network,CNN)结合注意力机制Sim AM模块对空间特征进行初级提取,再用Mogrifier LSTM(Mogrifier Long Short-Term Memory)网络对时序信息进行学习,最后使用Softmax分类器对延误等级进行分类预测。本文提出的预测方法,在航班延误波及进行预测的实验中取得了93.16%的准确率,相比单独使用CNN或LSTM大有提升,加上Sim AM注意力机制后相比CNN-Mogrifier LSTM网络在不同数据集上准确率也提升了0.6%左右。最后,为了验证了本系统的稳定性和有效性,以黑盒测试为主对面向大数据可视化的航班延误预测系统各项功能进行测试并列举了详细的测试用例。功能测试包括航班延误分析系统功能测试、航班延误预测算法功能测试,以及对系统的兼容性、系统的接入能力、处理速度、健壮性等进行非功能性测试。
基于知识图谱及深度学习的标题自动摘要研究
这是一篇关于LSTM网络,BERT预训练模型,知识图谱,标题自动生成的论文, 主要内容为新闻行业及短评文章需要大量标题型摘要,不仅对新闻编辑人才提出需求,还在很大程度上影响受众的用户体验,限制新闻媒体行业智能化发展。因此,标题摘要技术对于新闻媒体传播发展至关重要。技术可以视为传统长文本摘要的一个分支,核心是根据正文信息抽取或生成能够概括全文的高质量标题。抽取式摘要通过评估原文中句子的重要度,由原文中提取重要度高的句子组成,而生成式摘要则使用了一系列自然语言处理技术,由计算机生成更加简明干练的句子构成。深度学习网络相比于传统抽取式摘要方法能够保留更多的语义信息,与抽取式自动摘要相比,生成式自动摘要更符合人类撰写的习惯,有着简洁、灵活、多样性等特点。论文主要研究基于深度学习及知识图谱的摘要生成方法,并设计完成了两种基于深度学习的摘要生成系统,主要工作如下:(1)基于深度学习Seq2Seq框架下的摘要生成。首先对清华新闻数据集及爬取的新闻数据集进行清洗分类后,分别以字向量与词向量路线展开研究,技术上分别采用卷积神经网络、LSTM网络和BERT预训练模型对文本进行深度特征提取,并结合注意力机制、指针生成网络、Beam Search等技术优化模型。通过实验对比,本文提出架构能生成更为优质的标题。(2)提出基于传统生成式摘要与抽取式摘要结合方法,将Textrank与TFIDF算法用于文本预处理阶段展开研究,通过实验证明该方法使得数据利用率得到有效提高,能够使得下游任务能够获得更多更优质的数据集。(3)有效结合知识图谱语义知识,使得标题摘要生成效果显著提升。为了提高文摘的专业化程度及可读性,融合知识图谱三元组知识特征,在LSTM网络及BERT预训练模型上分别提升和优化,通过实验证明,融合知识图谱三元组知识特征后,能够生成更为优质的专业化标题。
面向大数据可视化的航班延误分析系统设计与实现
这是一篇关于航班延误大数据可视化,注意力机制,LSTM网络,航班延误预测的论文, 主要内容为为了贯彻民航局提出的“十四五”民用航空发展规划方案,保证航班的高质量运行,本文针对吞吐量较大的机场,延误率居高不下的情况设计并实现了面向大数据可视化的航班延误分析系统。该系统对历史航班进行多维度的航班延误信息统计分析,并基于深度学习算法对单航班延误和航班延误波及问题分别进行预测,为民航部门提供有效参考,减少相关的经济损失。首先,本文对面向大数据可视化的航班延误分析系统明确系统的需求分析,对系统总体进行设计并采用基于B/S的前后端分离开发模式。同时对系统内外接口进行设计,算法部分基于Py Torch框架使用Python语言对深度学习算法进行模型的建立与调用,数据库选用My SQL。本系统主要目的是辅助空管部门决策,安装在华东空管局宁波空管站。系统两大核心功能模块分别是航班延误数据可视化分析与未来航班延误算法预测,并按照系统子功能需求对系统的关键技术基于Vue.js的前端开发、基于ECharts的大数据可视化、基于Spring Boot的后端开发、基于深度学习的航班延误预测、基于Socket的航班延误算法调用进行介绍。然后,针对航班延误波及的空时特性,构建用于研究航班延误波及模型的航班链数据集。对航班数据按照时间与航空器编号为关键键值进行数据融合,本文先后提出两种不同类型的航班延误波及数据集的构造方法。将数据清洗后的航班数据进行三次复杂融合,提出强空间数据集的构造方法;为了进一步增强时序性提高预测准确率,对强空间数据集进行顺序分割,提出强时序航班链数据集的构造方法。接着,针对航班延误波及问题提出融合注意力机制Sim AM的CNN-Mogrifier LSTM网络模型,先使用卷积神经网络(Convolutional Neural Network,CNN)结合注意力机制Sim AM模块对空间特征进行初级提取,再用Mogrifier LSTM(Mogrifier Long Short-Term Memory)网络对时序信息进行学习,最后使用Softmax分类器对延误等级进行分类预测。本文提出的预测方法,在航班延误波及进行预测的实验中取得了93.16%的准确率,相比单独使用CNN或LSTM大有提升,加上Sim AM注意力机制后相比CNN-Mogrifier LSTM网络在不同数据集上准确率也提升了0.6%左右。最后,为了验证了本系统的稳定性和有效性,以黑盒测试为主对面向大数据可视化的航班延误预测系统各项功能进行测试并列举了详细的测试用例。功能测试包括航班延误分析系统功能测试、航班延误预测算法功能测试,以及对系统的兼容性、系统的接入能力、处理速度、健壮性等进行非功能性测试。
面向大数据可视化的航班延误分析系统设计与实现
这是一篇关于航班延误大数据可视化,注意力机制,LSTM网络,航班延误预测的论文, 主要内容为为了贯彻民航局提出的“十四五”民用航空发展规划方案,保证航班的高质量运行,本文针对吞吐量较大的机场,延误率居高不下的情况设计并实现了面向大数据可视化的航班延误分析系统。该系统对历史航班进行多维度的航班延误信息统计分析,并基于深度学习算法对单航班延误和航班延误波及问题分别进行预测,为民航部门提供有效参考,减少相关的经济损失。首先,本文对面向大数据可视化的航班延误分析系统明确系统的需求分析,对系统总体进行设计并采用基于B/S的前后端分离开发模式。同时对系统内外接口进行设计,算法部分基于Py Torch框架使用Python语言对深度学习算法进行模型的建立与调用,数据库选用My SQL。本系统主要目的是辅助空管部门决策,安装在华东空管局宁波空管站。系统两大核心功能模块分别是航班延误数据可视化分析与未来航班延误算法预测,并按照系统子功能需求对系统的关键技术基于Vue.js的前端开发、基于ECharts的大数据可视化、基于Spring Boot的后端开发、基于深度学习的航班延误预测、基于Socket的航班延误算法调用进行介绍。然后,针对航班延误波及的空时特性,构建用于研究航班延误波及模型的航班链数据集。对航班数据按照时间与航空器编号为关键键值进行数据融合,本文先后提出两种不同类型的航班延误波及数据集的构造方法。将数据清洗后的航班数据进行三次复杂融合,提出强空间数据集的构造方法;为了进一步增强时序性提高预测准确率,对强空间数据集进行顺序分割,提出强时序航班链数据集的构造方法。接着,针对航班延误波及问题提出融合注意力机制Sim AM的CNN-Mogrifier LSTM网络模型,先使用卷积神经网络(Convolutional Neural Network,CNN)结合注意力机制Sim AM模块对空间特征进行初级提取,再用Mogrifier LSTM(Mogrifier Long Short-Term Memory)网络对时序信息进行学习,最后使用Softmax分类器对延误等级进行分类预测。本文提出的预测方法,在航班延误波及进行预测的实验中取得了93.16%的准确率,相比单独使用CNN或LSTM大有提升,加上Sim AM注意力机制后相比CNN-Mogrifier LSTM网络在不同数据集上准确率也提升了0.6%左右。最后,为了验证了本系统的稳定性和有效性,以黑盒测试为主对面向大数据可视化的航班延误预测系统各项功能进行测试并列举了详细的测试用例。功能测试包括航班延误分析系统功能测试、航班延误预测算法功能测试,以及对系统的兼容性、系统的接入能力、处理速度、健壮性等进行非功能性测试。
面向大数据可视化的航班延误分析系统设计与实现
这是一篇关于航班延误大数据可视化,注意力机制,LSTM网络,航班延误预测的论文, 主要内容为为了贯彻民航局提出的“十四五”民用航空发展规划方案,保证航班的高质量运行,本文针对吞吐量较大的机场,延误率居高不下的情况设计并实现了面向大数据可视化的航班延误分析系统。该系统对历史航班进行多维度的航班延误信息统计分析,并基于深度学习算法对单航班延误和航班延误波及问题分别进行预测,为民航部门提供有效参考,减少相关的经济损失。首先,本文对面向大数据可视化的航班延误分析系统明确系统的需求分析,对系统总体进行设计并采用基于B/S的前后端分离开发模式。同时对系统内外接口进行设计,算法部分基于Py Torch框架使用Python语言对深度学习算法进行模型的建立与调用,数据库选用My SQL。本系统主要目的是辅助空管部门决策,安装在华东空管局宁波空管站。系统两大核心功能模块分别是航班延误数据可视化分析与未来航班延误算法预测,并按照系统子功能需求对系统的关键技术基于Vue.js的前端开发、基于ECharts的大数据可视化、基于Spring Boot的后端开发、基于深度学习的航班延误预测、基于Socket的航班延误算法调用进行介绍。然后,针对航班延误波及的空时特性,构建用于研究航班延误波及模型的航班链数据集。对航班数据按照时间与航空器编号为关键键值进行数据融合,本文先后提出两种不同类型的航班延误波及数据集的构造方法。将数据清洗后的航班数据进行三次复杂融合,提出强空间数据集的构造方法;为了进一步增强时序性提高预测准确率,对强空间数据集进行顺序分割,提出强时序航班链数据集的构造方法。接着,针对航班延误波及问题提出融合注意力机制Sim AM的CNN-Mogrifier LSTM网络模型,先使用卷积神经网络(Convolutional Neural Network,CNN)结合注意力机制Sim AM模块对空间特征进行初级提取,再用Mogrifier LSTM(Mogrifier Long Short-Term Memory)网络对时序信息进行学习,最后使用Softmax分类器对延误等级进行分类预测。本文提出的预测方法,在航班延误波及进行预测的实验中取得了93.16%的准确率,相比单独使用CNN或LSTM大有提升,加上Sim AM注意力机制后相比CNN-Mogrifier LSTM网络在不同数据集上准确率也提升了0.6%左右。最后,为了验证了本系统的稳定性和有效性,以黑盒测试为主对面向大数据可视化的航班延误预测系统各项功能进行测试并列举了详细的测试用例。功能测试包括航班延误分析系统功能测试、航班延误预测算法功能测试,以及对系统的兼容性、系统的接入能力、处理速度、健壮性等进行非功能性测试。
基于知识图谱及深度学习的标题自动摘要研究
这是一篇关于LSTM网络,BERT预训练模型,知识图谱,标题自动生成的论文, 主要内容为新闻行业及短评文章需要大量标题型摘要,不仅对新闻编辑人才提出需求,还在很大程度上影响受众的用户体验,限制新闻媒体行业智能化发展。因此,标题摘要技术对于新闻媒体传播发展至关重要。技术可以视为传统长文本摘要的一个分支,核心是根据正文信息抽取或生成能够概括全文的高质量标题。抽取式摘要通过评估原文中句子的重要度,由原文中提取重要度高的句子组成,而生成式摘要则使用了一系列自然语言处理技术,由计算机生成更加简明干练的句子构成。深度学习网络相比于传统抽取式摘要方法能够保留更多的语义信息,与抽取式自动摘要相比,生成式自动摘要更符合人类撰写的习惯,有着简洁、灵活、多样性等特点。论文主要研究基于深度学习及知识图谱的摘要生成方法,并设计完成了两种基于深度学习的摘要生成系统,主要工作如下:(1)基于深度学习Seq2Seq框架下的摘要生成。首先对清华新闻数据集及爬取的新闻数据集进行清洗分类后,分别以字向量与词向量路线展开研究,技术上分别采用卷积神经网络、LSTM网络和BERT预训练模型对文本进行深度特征提取,并结合注意力机制、指针生成网络、Beam Search等技术优化模型。通过实验对比,本文提出架构能生成更为优质的标题。(2)提出基于传统生成式摘要与抽取式摘要结合方法,将Textrank与TFIDF算法用于文本预处理阶段展开研究,通过实验证明该方法使得数据利用率得到有效提高,能够使得下游任务能够获得更多更优质的数据集。(3)有效结合知识图谱语义知识,使得标题摘要生成效果显著提升。为了提高文摘的专业化程度及可读性,融合知识图谱三元组知识特征,在LSTM网络及BERT预训练模型上分别提升和优化,通过实验证明,融合知识图谱三元组知识特征后,能够生成更为优质的专业化标题。
基于知识图谱及深度学习的标题自动摘要研究
这是一篇关于LSTM网络,BERT预训练模型,知识图谱,标题自动生成的论文, 主要内容为新闻行业及短评文章需要大量标题型摘要,不仅对新闻编辑人才提出需求,还在很大程度上影响受众的用户体验,限制新闻媒体行业智能化发展。因此,标题摘要技术对于新闻媒体传播发展至关重要。技术可以视为传统长文本摘要的一个分支,核心是根据正文信息抽取或生成能够概括全文的高质量标题。抽取式摘要通过评估原文中句子的重要度,由原文中提取重要度高的句子组成,而生成式摘要则使用了一系列自然语言处理技术,由计算机生成更加简明干练的句子构成。深度学习网络相比于传统抽取式摘要方法能够保留更多的语义信息,与抽取式自动摘要相比,生成式自动摘要更符合人类撰写的习惯,有着简洁、灵活、多样性等特点。论文主要研究基于深度学习及知识图谱的摘要生成方法,并设计完成了两种基于深度学习的摘要生成系统,主要工作如下:(1)基于深度学习Seq2Seq框架下的摘要生成。首先对清华新闻数据集及爬取的新闻数据集进行清洗分类后,分别以字向量与词向量路线展开研究,技术上分别采用卷积神经网络、LSTM网络和BERT预训练模型对文本进行深度特征提取,并结合注意力机制、指针生成网络、Beam Search等技术优化模型。通过实验对比,本文提出架构能生成更为优质的标题。(2)提出基于传统生成式摘要与抽取式摘要结合方法,将Textrank与TFIDF算法用于文本预处理阶段展开研究,通过实验证明该方法使得数据利用率得到有效提高,能够使得下游任务能够获得更多更优质的数据集。(3)有效结合知识图谱语义知识,使得标题摘要生成效果显著提升。为了提高文摘的专业化程度及可读性,融合知识图谱三元组知识特征,在LSTM网络及BERT预训练模型上分别提升和优化,通过实验证明,融合知识图谱三元组知识特征后,能够生成更为优质的专业化标题。
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