计算机应用

作者：魏麟, 李海敏, 叶娅兰, 邢宇飞, 陈鹏

单位：1.中国民用航空飞行学院 航空电子电气学院，成都 641419；2.电子科技大学 计算机科学与工程学院，成都 610054；3.西藏航空有限公司，成都 610000

关键词：快速存取记录器,飞行操作绩效,梯度提升,特征提取,飞行安全

基金：国家自然科学基金资助项目(U2333211)

针对传统飞行操作绩效评估方法主观性强、参数分析片面和难以全面客观量化等问题，提出一种基于多维度特征解析的梯度提升回归树（MFA-GBRT）方法。该方法通过提取快速存取记录器（QAR）数据的时域和趋势特征，结合改进梯度提升回归树（GBRT）与阈值累积重要性筛选机制，构建覆盖“姿态控制-动力管理-环境响应”的评估指标体系与绩效等级评估模型。模拟机和飞行基地数据上的实验结果表明，该方法评估平均准确率达87.83%，较现有算法LSTM-DNN（Long Short-Term Memory-Deep Neural Network）、曲线相似度和小波分析分别提升了10.78%、6.06%和3.55%；而跨场景验证显示，该方法在三类不同飞行场景中的适配度均达95%以上（高适配）。可见，该方法实现了飞行过程的全流程客观量化评估，为飞行操作绩效评估提供了具备工程实用性的科学方案。

来源：2026年第3期

《计算机应用》期刊编辑部

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