【摘 要】
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ACARS（Aircraft Communications Addressing and Reporting System）报文解析是进行航空大数据挖掘的基础之一,但基于模式匹配的传统ACARS报文解析方式灵活性不高,旧的模板无法解析新格式的报文,也难以利用整个报文中所隐含的模式,需要频繁地根据新报文的特征手动新增解析模板。编写解析模板要求作者在相关领域具有较高的专业知识,且编写好的解析模板的复用
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ACARS（Aircraft Communications Addressing and Reporting System）报文解析是进行航空大数据挖掘的基础之一,但基于模式匹配的传统ACARS报文解析方式灵活性不高,旧的模板无法解析新格式的报文,也难以利用整个报文中所隐含的模式,需要频繁地根据新报文的特征手动新增解析模板。编写解析模板要求作者在相关领域具有较高的专业知识,且编写好的解析模板的复用率不高,导致ACARS报文的解析效率远低于报文产生的速率,同时日益增多的报文又对其解析效率提出了更高的要求。为此,本文提出了一种基于神经网络的报文解析模型,它能够充分学习ACARS报文中所隐含的模式,既能提升旧报文的解析成功率,又能自适应新报文的解析。ACARS报文中有很多类似转发时间这样的唯一性字段,若直接将其输入神经网络进行训练,会导致ACARS报文的字段词典过大、网络收敛慢、唯一性字段所对应的词条长时间得不到更新等问题,为此提出了一种<映射-还原>优化算法对这部分字段进行转义处理。针对随机初始化的神经网络收敛慢的问题,本文利用word2vec算法将ACARS报文中的格式、结构性信息、字段顺序等上下文数据表示进其结果向量中,并用其初始化解析模型的Embedding层以实现对ACARS报文的知识迁移,从而提升解析模型的训练起点。最终,实验结果表明:本文所设计的解析模型其解析准确率能够达到0.97,相比基于模式匹配的0.85高出0.12;迁移学习的加入可以让解析模型的收敛时间缩短约1/6,同时能够使得报文解析准确率上升至0.98;采用GPU对神经网络的运算进行加速后,其收敛时间仅为采用CPU方式的1/4左右。
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