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基于时效信息和深度学习的离港航班延误预测
被引量：
15
1
作者
徐海文
付振宇
傅强
《科学技术与工程》
北大核心
2020年第34期14126-14132,共7页
针对离港航班延误预测问题,利用深度神经网络模型,结合时效航班信息数据和时效气象数据,提出了一种基于时效信息和深度学习的离港航班延误预测模型。利用真实数据开展数值试验。结果表明:所构建的延误预测模型可以在较短时间内获得较高...
针对离港航班延误预测问题,利用深度神经网络模型,结合时效航班信息数据和时效气象数据,提出了一种基于时效信息和深度学习的离港航班延误预测模型。利用真实数据开展数值试验。结果表明:所构建的延误预测模型可以在较短时间内获得较高的航班延误预测精度,并且具有较大的航班延误预测时效;同时随着延误时间阈值的增加,预测精度不断提高,损失值不断降低;尤其以60 min为阈值时,模型的预测精度可以达到91.26%,说明了模型的有效性。
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关键词
离港航班延误预测
航班
延误
深度学习
时效信息
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题名
基于时效信息和深度学习的离港航班延误预测
被引量：
15
1
作者
徐海文
付振宇
傅强
机构
中国民用航空飞行学院计算机学院
中国民用航空飞行学院空中交通管理学院
出处
《科学技术与工程》
北大核心
2020年第34期14126-14132,共7页
基金
国家自然科学基金(U233105)。
文摘
针对离港航班延误预测问题,利用深度神经网络模型,结合时效航班信息数据和时效气象数据,提出了一种基于时效信息和深度学习的离港航班延误预测模型。利用真实数据开展数值试验。结果表明:所构建的延误预测模型可以在较短时间内获得较高的航班延误预测精度,并且具有较大的航班延误预测时效;同时随着延误时间阈值的增加,预测精度不断提高,损失值不断降低;尤其以60 min为阈值时,模型的预测精度可以达到91.26%,说明了模型的有效性。
关键词
离港航班延误预测
航班
延误
深度学习
时效信息
Keywords
departure flight delay prediction
flight delay
deep learning
timely information
分类号
TP391 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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作者
出处
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被引量
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1
基于时效信息和深度学习的离港航班延误预测
徐海文
付振宇
傅强
《科学技术与工程》
北大核心
2020
15
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