一种基于轨迹异常检测的航空大数据智能分析方法

本发明涉及一种基于轨迹异常检测的航空大数据智能分析方法，属于航空数据处理技术领域。其中，该方法包括：获取飞行器运行状态数据和飞行参数，提取机型气动参数以及对应水平导航和垂直导航的偏差数据；通过实时处理引擎将数据进行流批一体处理并进行时空基准统一得到标准化数据；对标准化数据进行数据清洗、修正异常点、缺失值插补；数据处理后进行气动‑性能关联分析，通过动态响应模型量化参数偏差对爬升性能的影响，得到强相关系数；通过爬升率衰减预测模型进行耦合分析得到航空器爬升性能异常预测结果；根据性能异常预测结果的持续性爬升率异常生成修正指令。实现了对航空大数据的高效、准确分析，有效提高了航空器运行的安全性和可靠性。