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基于集成学习的航班延误等级预测方法
1
作者
鲁亮
万欣然
+1 位作者
樊玮
郭威龙
《计算机工程与设计》
北大核心
2025年第4期1030-1037,共8页
为提高航班延误预测的准确性,提出一种基于改进Stacking集成学习的航班延误等级预测方法。运用空中交通管理机场性能算法对出发和到达机场天气进行精确量化,引入机场相对繁忙度和前序航班等,对航班延误影响最为重要的因素构造特征,使用C...
为提高航班延误预测的准确性,提出一种基于改进Stacking集成学习的航班延误等级预测方法。运用空中交通管理机场性能算法对出发和到达机场天气进行精确量化,引入机场相对繁忙度和前序航班等,对航班延误影响最为重要的因素构造特征,使用Catboost模型进行特征筛选,以及SMOTE与Tomek Link算法进行不平衡数据处理;在Stacking集成学习方法中引入基学习器权重参数进行建模,引入贝叶斯优化找到模型最佳的超参数组合。实验结果表明,改进后的方法相比原有方法在多项预测评价指标上均有提高。
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关键词
航班延误等级
预测模型
空中交通管理机场性能算法
数据不平衡处理
Stacking集成学习
权重参数
贝叶斯优化
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职称材料
题名
基于集成学习的航班延误等级预测方法
1
作者
鲁亮
万欣然
樊玮
郭威龙
机构
中国民航大学计算机科学与技术学院
出处
《计算机工程与设计》
北大核心
2025年第4期1030-1037,共8页
基金
天津市教委科研计划基金项目(2021KJ046)
中央高校基本科研业务费中国民航大学专项基金项目(3122019117)。
文摘
为提高航班延误预测的准确性,提出一种基于改进Stacking集成学习的航班延误等级预测方法。运用空中交通管理机场性能算法对出发和到达机场天气进行精确量化,引入机场相对繁忙度和前序航班等,对航班延误影响最为重要的因素构造特征,使用Catboost模型进行特征筛选,以及SMOTE与Tomek Link算法进行不平衡数据处理;在Stacking集成学习方法中引入基学习器权重参数进行建模,引入贝叶斯优化找到模型最佳的超参数组合。实验结果表明,改进后的方法相比原有方法在多项预测评价指标上均有提高。
关键词
航班延误等级
预测模型
空中交通管理机场性能算法
数据不平衡处理
Stacking集成学习
权重参数
贝叶斯优化
Keywords
flight delay levels
prediction model
air traffic management airport performance algorithm
data imbalance handling
Stacking ensemble learning
weight parameters
Bayesian optimization
分类号
TP181 [自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]
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题名
作者
出处
发文年
被引量
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1
基于集成学习的航班延误等级预测方法
鲁亮
万欣然
樊玮
郭威龙
《计算机工程与设计》
北大核心
2025
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