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基于UKDE和XGBoost的航班过站时间动态预测
被引量：
1
1
作者
吴薇薇
熊奥萍
唐红武
《南京航空航天大学学报》
CAS
CSCD
北大核心
2023年第6期1016-1024,共9页
为了提高机场运行高峰时航班过站时间预测的精度及可靠性,研究了一种结合无偏核密度估计(Unbiased kernel density estimation,UKDE)和极端梯度提升决策树(Extreme gradient boosting,XGBoost)模型的航班过站时间动态预测方法。首先,考...
为了提高机场运行高峰时航班过站时间预测的精度及可靠性,研究了一种结合无偏核密度估计(Unbiased kernel density estimation,UKDE)和极端梯度提升决策树(Extreme gradient boosting,XGBoost)模型的航班过站时间动态预测方法。首先,考虑模型输入变量航班密度的连续性和不确定性变化,利用UKDE法估计机场航班密度,将其作为动态指标输入模型。其次,引入量子粒子群(Quantum particle swarm optimization,QPSO)法优化XGBoost模型。最后,考虑前序航班延误发生前后输入特征的变化,利用初始预测结果对航班密度进行修正,得到二阶段预测结果。研究结果表明:本文方法在高峰时段的预测平均绝对误差为7.365 min,效果优于随机森林(Random forest,RF)、粒子群(Particle swarm optimization,PSO)-XGBoost和XGBoost,修正后的预测结果平均绝对误差减少了3.373 min;模型输入参数按敏感性程度由高到低依次为航班密度、前序航班提前到港时间和延误到港时间。
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关键词
航空运输
时间预测
极端梯度提升决策树
航班过站保障
核密度估计
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职称材料
重视审美创造彰显美术欣赏课魅力探究
被引量：
1
2
作者
唐红武
《成才之路》
2016年第24期29-29,共1页
在美术教学中,开发学生的审美创造力是最重要的教学目的。从思维出发,建构多种能力作用;从欣赏出发,建构审美创造能力两方面,研究审美创造中如何彰显美术欣赏课魅力,以提高学生的审美能力。
关键词
美术欣赏
审美
创造
主体性
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职称材料
基于有效中转时间预测的不正常航班恢复技术
被引量：
19
3
作者
何坚
果红艳
+3 位作者
姚远
卞磊
唐红武
王殿胜
《北京航空航天大学学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2022年第3期384-393,共10页
不正常航班恢复问题研究通常基于固定航班中转时间,忽视了实际航班中转时间的改变对航班恢复带来的影响。对此,依据全国235个机场的全部运营航班数据抽取机场-航班特征,构建了基于LightGBM的航班中转时间预测模型,预测航班的有效中转时...
不正常航班恢复问题研究通常基于固定航班中转时间,忽视了实际航班中转时间的改变对航班恢复带来的影响。对此,依据全国235个机场的全部运营航班数据抽取机场-航班特征,构建了基于LightGBM的航班中转时间预测模型,预测航班的有效中转时间,数值结果显示,航班中转时间预测模型预测的均方根误差为6.783 min。构造了基于有效中转时间的不正常航班恢复模型,并针对性地设计了求解该模型的列向量生成算法,构造的模型通过取消、改变计划时间、更换飞机等方式,分别在最小化航班延误时间、取消个数、换飞机个数的目标下,解决机场流量下降、机场关闭、飞机维修等不正常条件下的航班恢复问题。通过航空公司实际运行数据测试证明,基于有效中转时间预测的不正常航班恢复技术有效,在大规模航班恢复的情况下,可以将总延误时间减少34.2%。将列向量生成算法与时空网络算法的结果进行对比,所提出的恢复方法能降低航班恢复代价。
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关键词
不正常航班
航班恢复
中转时间预测
列生成算法
恢复代价
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职称材料
题名
基于UKDE和XGBoost的航班过站时间动态预测
被引量：
1
1
作者
吴薇薇
熊奥萍
唐红武
机构
南京航空航天大学民航学院
中航信移动科技有限公司
出处
《南京航空航天大学学报》
CAS
CSCD
北大核心
2023年第6期1016-1024,共9页
基金
国家自然科学基金(U2033205,U1933118)
南京航空航天大学校企协同育人平台工程实践计划项目(2022QYGCSJ59)
南京航空航天大学科研与实践创新计划(xcxjh20220712)。
文摘
为了提高机场运行高峰时航班过站时间预测的精度及可靠性,研究了一种结合无偏核密度估计(Unbiased kernel density estimation,UKDE)和极端梯度提升决策树(Extreme gradient boosting,XGBoost)模型的航班过站时间动态预测方法。首先,考虑模型输入变量航班密度的连续性和不确定性变化,利用UKDE法估计机场航班密度,将其作为动态指标输入模型。其次,引入量子粒子群(Quantum particle swarm optimization,QPSO)法优化XGBoost模型。最后,考虑前序航班延误发生前后输入特征的变化,利用初始预测结果对航班密度进行修正,得到二阶段预测结果。研究结果表明:本文方法在高峰时段的预测平均绝对误差为7.365 min,效果优于随机森林(Random forest,RF)、粒子群(Particle swarm optimization,PSO)-XGBoost和XGBoost,修正后的预测结果平均绝对误差减少了3.373 min;模型输入参数按敏感性程度由高到低依次为航班密度、前序航班提前到港时间和延误到港时间。
关键词
航空运输
时间预测
极端梯度提升决策树
航班过站保障
核密度估计
Keywords
air transportation
time prediction
extreme gradient boosting(XGBoost)
flight ground service
nuclear density estimation
分类号
V351 [航空宇航科学与技术—人机与环境工程]
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职称材料
题名
重视审美创造彰显美术欣赏课魅力探究
被引量：
1
2
作者
唐红武
机构
江苏省建湖县建阳镇中心小学
出处
《成才之路》
2016年第24期29-29,共1页
文摘
在美术教学中,开发学生的审美创造力是最重要的教学目的。从思维出发,建构多种能力作用;从欣赏出发,建构审美创造能力两方面,研究审美创造中如何彰显美术欣赏课魅力,以提高学生的审美能力。
关键词
美术欣赏
审美
创造
主体性
分类号
G623.75 [文化科学—教育学]
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职称材料
题名
基于有效中转时间预测的不正常航班恢复技术
被引量：
19
3
作者
何坚
果红艳
姚远
卞磊
唐红武
王殿胜
机构
北京工业大学信息学部
中航信移动科技有限公司
出处
《北京航空航天大学学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2022年第3期384-393,共10页
基金
国家重点研发计划(2020YFB2104400)
国家自然科学基金(61602016,U2033205)。
文摘
不正常航班恢复问题研究通常基于固定航班中转时间,忽视了实际航班中转时间的改变对航班恢复带来的影响。对此,依据全国235个机场的全部运营航班数据抽取机场-航班特征,构建了基于LightGBM的航班中转时间预测模型,预测航班的有效中转时间,数值结果显示,航班中转时间预测模型预测的均方根误差为6.783 min。构造了基于有效中转时间的不正常航班恢复模型,并针对性地设计了求解该模型的列向量生成算法,构造的模型通过取消、改变计划时间、更换飞机等方式,分别在最小化航班延误时间、取消个数、换飞机个数的目标下,解决机场流量下降、机场关闭、飞机维修等不正常条件下的航班恢复问题。通过航空公司实际运行数据测试证明,基于有效中转时间预测的不正常航班恢复技术有效,在大规模航班恢复的情况下,可以将总延误时间减少34.2%。将列向量生成算法与时空网络算法的结果进行对比,所提出的恢复方法能降低航班恢复代价。
关键词
不正常航班
航班恢复
中转时间预测
列生成算法
恢复代价
Keywords
irregular flights
flight recovery
transit time prediction
column generation algorithm
recovery cost
分类号
N945.1 [自然科学总论—系统科学]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于UKDE和XGBoost的航班过站时间动态预测
吴薇薇
熊奥萍
唐红武
《南京航空航天大学学报》
CAS
CSCD
北大核心
2023
1
在线阅读
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职称材料
2
重视审美创造彰显美术欣赏课魅力探究
唐红武
《成才之路》
2016
1
在线阅读
下载PDF
职称材料
3
基于有效中转时间预测的不正常航班恢复技术
何坚
果红艳
姚远
卞磊
唐红武
王殿胜
《北京航空航天大学学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2022
19
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职称材料
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