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基于关联规则分析的离港航班排序优化研究

摘要第5-6页
Abstract第6页
第一章 绪论第9-15页
    1.1 研究背景与意义第9-10页
    1.2 国内外研究现状第10-13页
        1.2.1 关联规则分析国内外研究现状第10-12页
        1.2.2 离港航班排序国内外研究现状第12-13页
    1.3 论文组织结构第13-15页
第二章 关联规则分析相关理论第15-31页
    2.1 关联规则概述第15-17页
        2.1.1 关联规则相关定义第15-16页
        2.1.2 关联规则分类第16-17页
    2.2 Apriori算法第17-19页
        2.2.1 Apriori算法描述第17-19页
        2.2.2 Apriori算法不足第19页
    2.3 多维多层关联规则挖掘方法总结第19-27页
        2.3.1 多维关联规则算法分析第19-22页
        2.3.2 多层关联规则算法分析第22-24页
        2.3.3 多维多层关联规则量化属性离散化和分层第24-26页
        2.3.4 多维多层关联规则数据立方体表示第26-27页
    2.4 其他类型关联规则挖掘方法总结第27-30页
        2.4.1 基于剪枝的约束关联规则分析第27-28页
        2.4.2 增量式关联规则分析FUP算法第28-30页
    2.5 本章小结第30-31页
第三章 离港航班排序关联规则挖掘模型第31-51页
    3.1 航班排序问题第31-34页
        3.1.1 航班排序相关概念和影响因素第31-33页
        3.1.2 航班协同决策离港排序系统概述第33-34页
    3.2 离港航班排序差异关联规则模型分析第34-37页
    3.3 复杂模式关联规则分析Apriori_cube方法改进第37-42页
        3.3.1 分析方法概述第37页
        3.3.2 分析和优化理论基础第37-41页
        3.3.3 算法流程步骤第41-42页
    3.4 仿真实验第42-50页
        3.4.1 航班排序数据准备第42-47页
        3.4.2 航班排序差异关联规则发现第47-50页
    3.5 本章小结第50-51页
第四章 离港航班排序差异问题优化模型第51-62页
    4.1 航班排序优化模型第51-52页
    4.2 流量正常航班排序优化第52-54页
        4.2.1 优化原理第52页
        4.2.2 优化方法第52-54页
    4.3 免疫算法优化不正常航班排序第54-58页
        4.3.1 优化原理第54-55页
        4.3.2 免疫算法与航班排序优化第55-58页
    4.4 仿真实验第58-61页
    4.5 本章小结第61-62页
第五章 结论与展望第62-64页
参考文献第64-70页
攻读学位期间的科研成果第70-71页
致谢第71页

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