基于决策树算法的起飞阶段操作风险评估*

杜 晶 王凤芹 邢翠芳

（海军航空大学航空基础学院计算机教研室 烟台 264001）

1 引言

起飞阶段飞行操作风险评估是其进入空域安全运行的先决条件，是满足在复杂作战环境下飞行安全的需要［1～2］。近年来，我国海军航空兵部队建设持续快速发展，起飞安全与初始爬升操作紧密关联。研究显示，起飞阶段在整个飞行过程中仅有2%的飞行时长，但发生重大事故的比例却占12%左右［3～4］。本文从飞行员主观操作的角度出发，特别对其所进行的起飞阶段的可能风险事件进行归类，结果如图1。

图1 飞行员操作风险归类图

目前，飞行训练体系已经较为完善，积累了大量的起飞阶段飞行操作数据，然而，由于飞行数据检索效率低下，数据分析手段与能力不足等问题，导致数据在飞行训练风险评估方面的效能没有得到充分发挥［5～6］。对能够使操作风险降低的因素进行分析，得出以下几点：首先，合理解析风险的产生规律。其次，加强阶段监测，特别是起飞阶段的管理。最后，分析出可能原因，提高整体管理的质效与操作性，对飞行风险进行预测，最终提高飞行安全的管理水平［7～9］。

2 关键问题及研究过程

本文主要研究对象为经过标准化采集、录入、整理的起飞阶段飞行操作信息数据，针对风险评估中的两个关键问题进行研究：

1）起飞阶段飞行操作数据特征提取与降维

特征提取算法主要包括提取指定阶段数据和奇异值预处理算法。特征降维算法主要进行高维特征降维，用以优化识别算法的识别精度与识别速度［10］。

2）以飞行操作数据为基础，建立合理的风险评估算法

以飞行操作特征数据作为输入，借助决策树等智能数据分析算法进行飞行操作数据相关性分析，给出异常数据判别准则，识别风险源，确定风险等级，并提出改进和补救措施，进一步对不同类型的风险操作进行潜在风险的挖掘。为后期评估结果的可视化展示打基础。因此本文研究要达到的目标为以下两点：

1）为起飞、进近阶段的飞行操作评估提供数据分析手段，为有效降低飞行事故率提供数据支持，提高飞行信息化保障的有效性。

2）为飞行训练安全工作提供辅助决策支持，能给出飞行操作风险预警和有效改进意见和措施，提高飞行风险预警率。

利用决策树算法实现风险评估的过程见图2。

图2 起飞阶段操作风险评估实现流程

3 数据准备阶段

由于环境、外力等因素的影响，造成获得的数据存在缺失值、异常值，所以在进行数据分析之前，要对飞参数据进行预处理，结合飞行参数方程，设计数据清洗（填补缺失值和平滑异常值）和数据变换（标准化、归一化）算法［11～12］。结合飞行动力学方程，拟采用最小二乘法、多项式拟合综合方法来剔除飞参数据中存在的异常值，采用牛顿插值法实现缺失数据的估计和补偿，为后续的数据分析与算法实现打下基础［13～15］。以下两点为评估过程要解决的关键问题和技术难题。通过对实际需求以及飞行操作数据使用情况进行调研和分析，充分考虑飞行操作风险影响因素，构建判定数据集。

3.1 数据提取

从完整飞行数据中提取待评估的起飞、进近阶段数据通过Pandas读取数据文件，并输出数据描述。iloc在Pandas中是用来通过数字来选择数据中具体的某些行和列。可以设想每一行都有一个对应的下标（0，1，2，…），通过iloc使用这些下标去选择相应的行数据。同理，对于行也一样，想象每一列也有对应的下标（0，1，2，…），通过这些下标也可以选择相应的列数据。

3.2 数据预处理

研究借助数据预处理算法，对历史飞行操作数据进行数据预处理，python中的sklearn提供了StandardScaler类，能够快速实现数据标准化处理。关键代码如下。

4 决策树算法的Python实现

研究采用机器学习方法中的决策树算法进行风险评估算法的设计。为了解决样本在数据集中占比较少，形成的样本分布的不平衡性问题，本文对对数据分析方法进行改进，采用决策树分类算法，对起飞阶段不同类型的风险操作进行识别。

4.1 建立飞行员驾驶技巧要领

需要对起飞阶段的飞行员驾驶技巧进行确定，其依据是飞行员的经验与教员规范性点评。根据所谓的4个维度确定出后面评估算法的输出结果的参数指标［19～21］。

4.2 建立起飞阶段QAR分析参数

根据4个风险维度，对应建立共计11项基于飞行员驾驶技巧要领的评价指标如表1所示。

表1 起飞阶段风险评价指标

4.3 决策树算法代码实现

算法数据采集：实验选取某型飞机包含11项基于飞行员驾驶技巧要领的评价指标的飞参数据作为数据集，利用QAR主要分析参数模板训练机器学习模型，递归构建CART决策树，然后用建立的决策树模型标注各时间段的数据集合T对应的风险维度。

建立构建决策树算法的步骤如表2所示。

表2 构建决策树算法的步骤

5 结语

本文以起飞阶段的飞行操作数据为研究对象，建立飞行操作风险评估算法；借助决策树等智能数据分析算法，从大量飞行操作数据提取关键参数，构建飞行安全风险评估指标体系，对飞行安全做出合理的风险评估，识别起飞阶段的的风险源，确定飞行风险等级，在飞行前作出风险预警，并提出预防与控制措施，能够有效控制飞行风险，将飞行风险控制在可接受的水平或以下，提升飞行训练安全管理水平。指出飞参数据在起飞阶段风险预测方面的巨大作用，为未来如何利用飞参数据提高飞行安全指明方向。