丁建立

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供职机构：中国民航大学计算机科学与技术学院更多>>
发文主题：航班延误航班电子设备存储介质民航更多>>
发文领域：自动化与计算机技术航空宇航科学技术经济管理环境科学与工程更多>>
发文期刊：《计算机仿真》《航空计算技术》《计算机技术与发展》《计算机工程与设计》更多>>
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面向恶劣天气的航班延误Stacking集成预测模型
《大数据》2025年第2期152-166,共15页孙玥 丁建立 
国家自然科学基金民航联合基金重点项目(No.U2033205,No.U2233214)。
天气因素作为影响航班延误的首要因素,对航班延误预测有重要影响。面向恶劣天气,对航班延误时长进行多分类预测,并针对传统单一模型预测精度低、稳定性差等问题,提出一种基于Stacking的航班延误集成预测模型,融合航班数据与天气数据特征...
关键词：航班延误预测 Stacking集成学习 多模型融合 恶劣天气 
基于因果干预的微服务系统故障根因分析方法
《计算机应用》2025年第1期196-203,共8页丁建立 何雨峰 王静 
国家自然科学基金资助项目(U2033205)。
针对现有故障根因分析方法因果关系丢失、在复杂环境中分析效率低下以及缺乏对于非机器指标故障类型分析能力的问题,提出一种基于因果干预的微服务系统故障根因分析(CIMF-RCA)方法。首先,利用马尔可夫假设和调用模式对调用链和微服务进...
关键词：微服务系统 根因分析 干预识别 因果结构发现 数据融合 
基于GBDT的多时刻航班过站关键节点时间预测模型
《中国民航大学学报》2024年第6期27-33,共7页丁建立 冯昊 
国家自然科学基金项目(U2033205)。
为准确预测离港、起飞等航班过站关键节点时间,提高繁忙机场运行效率,本文提出一种基于梯度提升决策树(GBDT,gradient boosting decision tree)的多时刻航班过站关键节点时间预测模型。首先,按产生时刻划分航班信息数据项类别;其次,基于...
关键词：航班过站关键节点时间 梯度提升决策树(GBDT) Spark平台 动态预测 
航班链运行状态动态监控方法
《计算机应用》2024年第12期3941-3948,共8页丁建立 黄辉 曹卫东 
国家自然科学基金资助项目(U2233214,U2033205)。
为了更准确地把握航班运行的整体状态,提出一种航班链运行状态动态监控方法。首先,从航班链整体的角度出发,根据航班链运行业务流程和数据特点设计航班链数据处理方法,并整合航班链全生命周期内相关航班和机场的运行状态特征;其次,构建...
关键词：航班链运行状态 动态监控 航班延误 误差补偿 增量学习 
机场航班延误恢复的强化学习算法
《重庆交通大学学报（自然科学版）》2024年第9期50-58,共9页丁建立 刘德康 
国家自然基金民航联合研究基金重点支持项目(U2033205,U2233214)。
机场出现航班延误会导致飞行器和乘客滞留机场,若航班延误恢复调度不当会扩大延误造成的损失。针对航班延误恢复调度的损失最小化问题,设计了延误总损失计算的目标函数,构建航班延误恢复马尔科夫决策过程,建立了机场航班延误恢复重排班...
关键词：交通运输工程 航班延误恢复 延误损失 航班重排班 马尔科夫决策 深度强化学习 
基于视频关键帧提取的快速T3D动作识别模型
《计算机应用与软件》2024年第8期182-188,共7页丁建立 袁梓瑞 王怀超 
国家自然科学基金项目(U1833114);民航安全能力项目(SA2020280);中央高校基本科研业务费项目(3122019120)。
视频级动作识别存在着数据量大、识别速度慢的问题,主要原因是需要提取空间维度上人体姿态,还需要考虑时间维度上动作关联。提出一种基于视频关键帧提取的快速T3D动作识别模型,通过改进的Superpoint网络提取视频关键帧,缩减数据量。以T3...
关键词：快速动作识别 视频关键帧提取 T3D网络 Superpoint网络 快速识别 
基于数字孪生的航班延误时间预测方法
《航空计算技术》2024年第4期49-53,共5页丁建立 黄辉 曹卫东 
国家自然科学基金重点项目资助(U2233214,U2033205)。
为了更加准确和高效地预测大面积航班延误时间,提出了基于数字孪生的航班延误时间预测方法。首先,从航班链整体的角度出发,依据航班运行业务特点和数字孪生技术特征设计了航班链数字孪生系统框架,综合航班链全生命周期内相关航班和机场...
关键词：航班延误预测 数字孪生 时空关联特征 Fastformer GraphSAGE 
面向多维时间序列异常检测的时空图卷积网络
《西安电子科技大学学报》2024年第3期170-181,共12页王静 何苗苗 丁建立 李永华 
国家自然科学基金民航联合基金重点课题(U2033205);中国民航大学信息安全测评中心开放基金资助(ISECCA-202006)。
针对现有多维时间序列异常检测模型对局部和全局时空依赖性捕获能力不足的问题,提出一种基于时空图卷积网络的多维时间序列异常检测模型。首先,在时间维度上利用扩张因果卷积和多头自注意力机制,分别捕获短期和长期时间依赖性,并且引入...
关键词：图卷积网络 时空依赖 多维时间序列 异常检测 
基于组合注意力模型EAAT的云KPI数据预测方法
《南京信息工程大学学报(自然科学版)》2023年第6期652-661,共10页丁建立 龚子恒 
国家自然科学基金民航联合基金项目(U2033205,U1833114)。
为了准确分析云计算集群日常监控中KPI(Key Performance Indicator)数据的动态和变化趋势,并预测后续发展,达到提高云计算集群高可用性的目标,本文提出三分频的基于组合注意力模型的EWT-ARIMA-Auto-TPA (EAAT)云KPI数据预测方法.首先基...
关键词：云KPI数据 时序预测方法 经验小波变换 组合注意力模型 双向长短时记忆网络 
基于Transformer-VAE的ADS-B异常检测方法被引量：1
《系统工程与电子技术》2023年第11期3680-3689,共10页丁建立 张琪琪 王静 霍纬纲 
国家自然科学基金民航联合基金(U2033205);中国民航大学信息安全测评中心开放基金(ISECCA-202006)资助课题。
针对现有的异常检测算法无法同时捕捉广播式自动相关监视(automatic dependent surveillance-broadcast,ADS-B)报文序列中的长程依赖关系、随机性以及整体性特征的问题,提出了基于Transformer变分自动编码器(variational autoencoder,V...
关键词：广播式自动相关监视 异常检测 变分自动编码器 深度学习 
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