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综合运输 2024年第4期46卷 94-99,171页

作者：刘玲莉吕航王辛驰中国民航大学安全科学与工程学院天津300300

为预测机上吸烟行为的发生,本文采用决策树、lightgbm、CATBoost、XGBoost、GBDT共5种算法构建机上吸烟行为预测模型,结果表明CATBoost算法在准确率、精确率、召回率、F1值、AUC值5项模型预测效果评估指标上均优于其他模型。进一步运用S... 详细信息

为预测机上吸烟行为的发生,本文采用决策树、lightgbm、CATBoost、XGBoost、GBDT共5种算法构建机上吸烟行为预测模型,结果表明CATBoost算法在准确率、精确率、召回率、F1值、AUC值5项模型预测效果评估指标上均优于其他模型。进一步运用SHAP可解释方法提高模型的可解释性,识别出年龄、旅客密度、季节、所处位置、航空服务能力、机上非法干扰行为率这6个指标是影响机上吸烟行为的重要指标,使用具体样本验证了各指标对机上吸烟行为发生的影响程度与影响方向,为防控机上吸烟行为的发生提供参考建议。

关键词：民航安保机上吸烟行为预测模型可解释性机器学习

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民航飞行中非法干扰行为预警研究 ——以机上吸烟行为为例

民航飞行中非法干扰行为预警研究 ——以机上吸烟行为为例

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作者：吕航中国民航大学

学位级别：硕士

随着民航业不断发展,越来越多的旅客选择民航作为自己的出行方式,导致机上安保工作压力逐渐增大。因此,对在某一航班上可能进行非法干扰行为的旅客进行精确识别,从而及时有效地防控非法干扰行为发生,成为了一个重要研究问题。随着机器... 详细信息

随着民航业不断发展,越来越多的旅客选择民航作为自己的出行方式,导致机上安保工作压力逐渐增大。因此,对在某一航班上可能进行非法干扰行为的旅客进行精确识别,从而及时有效地防控非法干扰行为发生,成为了一个重要研究问题。随着机器学习相关技术在民航安保领域的应用逐渐深入,对机器学习结果的可解释性要求也逐步得到重视,只有知道非法干扰行为的各个影响因素是如何对模型预测结果产生影响的,才能更有效地采取措施防范非法干扰行为的出现。本文以飞行中非法干扰行为中的机上吸烟行为为例,运用机器学习算法构建预警模型,并在此基础上结合可解释性方法对模型进行解释。论文的主要工作如下:首先,为了构建机上吸烟行为预警指标体系,本文基于犯罪与吸烟行为领域的研究,对机上吸烟行为影响因素构成进行分析,随后结合掌握的数据源中的数据情况,最终建立机上吸烟行为预警指标体系。基于建立的指标体系,从数据源中提取各指标数据,并完成对数据集的预处理,包括数据量化、缺失值处理、样本非平衡处理、指标筛选等。然后,综合考虑模型的预测能力以及可解释性,分别利用决策树、lightgbm、CATBoost、XGBoost以及GBDT算法构建机上吸烟行为预警模型,并通过网格搜索法对各模型的超参数进行调整,使模型取得了更好的效果。结果表明,使用CATBoost最优超参数生成模型的效果优于其他模型,表现出了较强的稳定性与分类能力,能够有效预测某一特定案例中机上吸烟行为是否会发生。最后,基于SHAP值对模型进行可解释性分析。根据各指标SHAP值的绝对值的均值,识别出年龄、旅客密度、季节、所处位置、航空服务能力、机上非法干扰行为率这6个指标是影响机上吸烟行为的重要指标;结合两例具体测试集样本,绘制样本SHAP力图分析影响样本发生机上吸烟行为的重要指标,并提供相应的安保建议。综上,本文以机上吸烟行为为例进行非法干扰行为预警,为各类非法干扰行为的预警研究提供了指标体系构建、预警模型构建、模型解释等方面的依据和参考。

关键词：非法干扰行为民航安保机上吸烟行为预警机器学习模型解释

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