-
题名考虑航路网络结构的离场航班延误预测模型
被引量：3
- 1
-
-
作者
徐海文
汪腾
-
机构
中国民用航空飞行学院理学院
中国民用航空飞行学院民航安全工程学院
-
出处
《科学技术与工程》
北大核心
2023年第11期4734-4744,共11页
-
基金
中央高校基本科研业务费专项(J2021-057)。
-
文摘
针对离场航班延误预测缺少对航路网络结构因素的考虑,以及传统多分类预测难以满足高精度的需求,提出了一种考虑航路网络结构的离场航班延误预测模型。首先,根据离场航班所在终端区的航路网络结构,提出了航路拥挤指标,即航路流量、航路拥挤度和航路网络拥挤度,从航路网络和网络结构2个维度量化分析了拥挤特征,构造了航路拥挤数据集;然后,基于深度神经网络(deep neural network,DNN),构建了考虑航路网络结构的离场航班延误预测模型;最后,分析各类别延误样本比例,调整焦点损失函数的平衡因子以及各模型参数,进行了不同损失函数、不同数据集和不同模型参数的对比实验。结果表明:调整平衡因子后,模型预测准确率提高了2.3个百分点,融入航路拥挤数据集后,准确率继续提高了1.52个百分点,并且最终达到93.47%。可见,本文所提模型能够对离场航班延误作出有效准确判断,为民航相关单位提供决策参考。
-
关键词
航路网络结构
航班延误预测
深度神经网络
拥挤指标
-
Keywords
air route network structure
flight delay prediction
deep neural network
congestion index
-
分类号
TP391
[自动化与计算机技术—计算机应用技术]
-
