基于列生成的 NOTAM 的 Q 代码可解释预测
机器学习
2023-01-23 v2 人工智能
最优化与控制
摘要
NOtice To AirMen（NOTAM，航行通告）包含重要的飞行航线相关信息。为搜索与过滤，NOTAM 被归入称为 QCode 的类别。本文中，我们开发了一种工具，用以带一定解释地预测 NOTAM 的 QCode。我们提出一种方法，将 Dash、Gunluk 和 Wei（2018）提出的基于列生成的可解释二分类扩展为多类文本分类方法。我们描述了用于处理一对多分类相关问题（如多输出与类别不平衡）的技术。此外，我们引入一些启发式方法，包括使用 CP-SAT 求解器处理子问题，以缩短训练时间。最后，我们表明我们的方法优于 Linear SVM 与小神经网络等最先进机器学习算法，同时增添了所需的可解释性组件。
引用
@article{arxiv.2208.04955,
title = {Explainable prediction of Qcodes for NOTAMs using column generation},
author = {Krunal Kishor Patel and Guy Desaulniers and Andrea Lodi and Freddy Lecue},
journal= {arXiv preprint arXiv:2208.04955},
year = {2023}
}