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基于KNN和SVR的航班滑出时间预测
被引量：
16
1
作者
冯霞
孟金双
《西南交通大学学报》
EI
CSCD
北大核心
2017年第5期1008-1014,共7页
针对大型繁忙机场粗放式预估航班滑出时间可能带来的场面交通不畅、运行效率不高等问题,基于K最近邻(KNN)和支持向量回归(SVR),构建了离港航班滑出时间预测模型.该模型采用KNN方法,考虑滑行距离、滑出过程中同一跑道正在滑出航班数、撤...
针对大型繁忙机场粗放式预估航班滑出时间可能带来的场面交通不畅、运行效率不高等问题,基于K最近邻(KNN)和支持向量回归(SVR),构建了离港航班滑出时间预测模型.该模型采用KNN方法,考虑滑行距离、滑出过程中同一跑道正在滑出航班数、撤轮档后15 min内推出航班数等因素,预测得到航班滑出期间使用同一跑道的起降航班数;基于该预测结果,结合滑出距离和撤轮档前15 min同一跑道平均滑出时间等因素,采用SVR预测航班滑出时间.使用首都机场航班运行数据对模型进行检验,结果表明:在误差范围为±3 min内,平均预测准确率可达79.86%.
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关键词
滑出时间预测
K最近邻
支持向量回归
离港航班
滑行延误
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题名
基于KNN和SVR的航班滑出时间预测
被引量：
16
1
作者
冯霞
孟金双
机构
中国民航大学计算机科学与技术学院
中国民航信息技术科研基地
出处
《西南交通大学学报》
EI
CSCD
北大核心
2017年第5期1008-1014,共7页
基金
国家自然科学基金资助项目(61502499)
中国民航科技创新引导资金项目重大专项基金资助项目(MHRD20140105)
+2 种基金
中央高校基本科研业务费项目资助(3122013C005
3122014D032
3122015D015)
文摘
针对大型繁忙机场粗放式预估航班滑出时间可能带来的场面交通不畅、运行效率不高等问题,基于K最近邻(KNN)和支持向量回归(SVR),构建了离港航班滑出时间预测模型.该模型采用KNN方法,考虑滑行距离、滑出过程中同一跑道正在滑出航班数、撤轮档后15 min内推出航班数等因素,预测得到航班滑出期间使用同一跑道的起降航班数;基于该预测结果,结合滑出距离和撤轮档前15 min同一跑道平均滑出时间等因素,采用SVR预测航班滑出时间.使用首都机场航班运行数据对模型进行检验,结果表明:在误差范围为±3 min内,平均预测准确率可达79.86%.
关键词
滑出时间预测
K最近邻
支持向量回归
离港航班
滑行延误
Keywords
taxi-out time prediction
KNN
SVR
depature flight
taxi-out delay
分类号
V351 [航空宇航科学与技术—人机与环境工程]
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出处
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被引量
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1
基于KNN和SVR的航班滑出时间预测
冯霞
孟金双
《西南交通大学学报》
EI
CSCD
北大核心
2017
16
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