飞机脱离跑道后,从安全、节能上考虑需要尽快到达巡航高度,接下来我们尝试通过QAR数据分析出影响达到巡航高度的影响因素及相关性,通过初始爬升阶段来回归预测飞行高度。

初始爬升阶段影响飞行高度的因素,可能包括发动机转速、俯仰姿态、风速等,通过“过滤”算子和“散点图”算子构建出这几个因素和高度的可视化。

非平稳过程建模数据_财务金融建模――用excel工具_数据建模工具

非平稳过程建模数据_财务金融建模――用excel工具_数据建模工具

数据建模工具_财务金融建模――用excel工具_非平稳过程建模数据

财务金融建模――用excel工具_数据建模工具_非平稳过程建模数据

非平稳过程建模数据_数据建模工具_财务金融建模――用excel工具

数据建模工具_财务金融建模――用excel工具_非平稳过程建模数据

以下是各因素与高度的可视化呈现,通过观察,容易发现逆风、顺风和高度没有相关性。

非平稳过程建模数据_财务金融建模――用excel工具_数据建模工具

财务金融建模――用excel工具_数据建模工具_非平稳过程建模数据

发动机转速和俯仰姿态在初始爬升阶段与高度的相关性较高,接下来构建回归模型数据建模工具,训练发动机转速、俯仰姿态二大特征与高度的关系。

如图拖入“GBDT梯度提升决策树”算子,并配置好特征和目标后,执行任务。

数据建模工具_非平稳过程建模数据_财务金融建模――用excel工具

任务执行完成后,即完成了针对当下数据的回归训练,我们在这里保存模型数据建模工具,并封装成API。

非平稳过程建模数据_数据建模工具_财务金融建模――用excel工具

保存的模型,可以在模型管理中看到详细说明,如下所示:

同样模型封装成API后,也可以在API管理中进行管理,如下所示:

非平稳过程建模数据_数据建模工具_财务金融建模――用excel工具

通用接口文档左侧是接口调用说明,右侧可以在线进行测试,为开发者在对接API时提供了便捷,大大节省了开发时间。

通过应用也能在数据挖掘工具箱上实现模型预测,选择我们要预测的数据,点击应用,便可完成预测,预测结果支持查看和下载。

财务金融建模――用excel工具_数据建模工具_非平稳过程建模数据

接下来,我们继续使用先知建模工具进行QAR数据的分析和挖掘。

下期简介>>>>

下一期,我们将继续推出《基于“先知”建模工具实现QAR数据分析(四)》

关于我们>>>>

原名“航旅IT圈”,成立于2015年。由航空旅游行业数智化领域资深人士创办,专注研究航旅业的数字化解决方案、培养航旅业数字化人才,致力成为航旅企业与数字化服务企业的专业桥梁,成为航旅数智专业人才的摇篮。

专家观点 前沿资讯 解决方案