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基于機器學習的民航旅客綜合風險評估

發(fā)布時間:2024-04-13 02:44
  隨著國民經(jīng)濟的不斷發(fā)展,我國民航機場的旅客吞吐量也不斷增加,由此帶來的安檢壓力也逐漸增大。雖然我國民航安保持續(xù)向好發(fā)展,但是也存在安檢措施“對物不對人”帶來的安檢效率不高的問題。根據(jù)旅客分級安檢發(fā)展的趨勢,針對旅客風險評估缺少對于個人背景特征定量研究的問題,本文提出基于機器學習的民航旅客綜合風險評估方法。論文的主要工作如下:首先,完成數(shù)據(jù)集預處理過程。針對目前國內(nèi)可供研究的案例樣本極少和算法保密等問題,本研究采用開源的John Jay&ARTIS跨國恐怖主義數(shù)據(jù)庫,分析個人背景特征對個人風險等級的影響。對數(shù)據(jù)集的特征屬性進行詳細分析,完成數(shù)據(jù)集預處理過程,包括數(shù)據(jù)清洗、特征篩選、標簽構(gòu)造、過采樣構(gòu)造平衡訓練集等。其次,利用機器學習方法,選擇合適的風險評估特征指標。使用隨機森林的分類方法對不同風險等級樣本分類,通過基尼指數(shù)計算分類過程中特征的重要度,以及特征對分類的貢獻率,選擇其中累計貢獻率超過70%的部分特征作為風險評估中個人特征的評估指標,并對這些特征及其屬性對其風險等級的影響進行分析。最后,提出定性和定量綜合的民航旅客風險評估方法。綜合個人特征指標以及安檢信息指標,使用專家...

【文章頁數(shù)】:61 頁

【學位級別】:碩士

【部分圖文】:

圖1-12014-2019年民航運輸機場旅客吞吐量隨著運輸量逐漸增加,由此帶來的安檢壓力也有所增加

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中國民航大學碩士學位論文1第一章緒論1.1課題研究背景及意義隨著國民經(jīng)濟的不斷發(fā)展,我國民航旅客吞吐量也不斷增加。2019年,我國全年民航行業(yè)運輸總周轉(zhuǎn)量共完成1293.2億噸公里,比上一年增長7.2%[1]。從圖1-1可以看出,我國的機場旅客吞吐量在過去六年逐年上漲,同時根據(jù)統(tǒng)....


圖2-1原始數(shù)據(jù)集截圖

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圖2-2篩選特征后數(shù)據(jù)集截圖

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中國民航大學碩士學位論文13簽構(gòu)造來說明。研究發(fā)現(xiàn),犯罪和恐怖組織通常依靠慣犯維持其長期存在[39],或者圍繞幾個關鍵成員或中心樞紐開展恐怖活動[26]。這些成員相對來說危險性更大,如果能夠識別出恐怖分子中的重點人員,如地區(qū)首領或者財務樞紐人物,就能夠提出有針對性的對策,而個人特....


圖3-4職業(yè)分布餅圖

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中國民航大學碩士學位論文31圖3-3特征貢獻率3.3.2重要特征分析分析標簽為1,也就是高風險人員的特征,對識別關鍵人員時六個重要特征的屬性進行統(tǒng)計分析。職業(yè)分布如圖3-4所示,絕大多數(shù)是需要專業(yè)知識的專業(yè)型職業(yè),如法律類、建筑、工商管理類、神職人員和老師等。其次是一些技術型職業(yè)....



本文編號:3952359

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