文章摘要:航班离港延误是民航界一致所关注并想要解决的重点及难点问题，针对航班延误产生原因不明晰及因果影响强度不确定的问题，提出BLCNS-LV-IDA （Using Boruta Algorithm for Local Causal Network Structure Learning And LV-IDA）因果分析框架，从因果推断的角度出发，在航班地面保障业务范畴领域内，从定性和定量两个层面上，对航班离港推出延误进行因果分析。首先以离港推出延误时长为目标变量，基于特征选择和GAMSG相结合的BLCNS局部因果结构学习算法，构建因果网络模型，其次根据所得到的因果网络，基于LV-IDA算法对各等价网络中的各边缘进行因果效应评估。实验结果表明BLCNS因果发现方法，在处理变量较多的大样本数据集有一定优势，在50节点集，1000，5000、1000样本量下，较基线算法F1值分别提高了-0.303、0.008、0.132，呈明显上升趋势，且在运行时间方面至少缩短16.29%。而节点间的因果效应也明确了各节点对航班延误具体影响强度，为航班保障的精细化管理，减少航班延误提供了指导。

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