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题名基于级联BP神经网络的航班撤轮挡时刻预测
被引量：5
- 1
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作者
徐涛
丁杨
卢敏
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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
民航旅客服务智能化应用技术重点实验室
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出处
《计算机应用与软件》
北大核心
2019年第6期226-232,共7页
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基金
国家自然科学基金项目(61502499)
民航旅客服务智能化应用技术重点实验室项目
中央高校基本科研业务费科研专项(3122015Z007)
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文摘
合理的航班协同离场前排序可以提高机场、航空公司、空管等部门的运行效率和可预测性,减少航班起飞前的等待时间。准确地预测航班撤轮挡时刻是建立航班起飞顺序的先决条件,对调整起飞前航班排序和计算航班起飞时间具有重要的决策意义。提出一个基于级联BP神经网络的航班撤轮挡时刻预测模型。该模型分别在航班过站过程的不同时刻进行航班撤轮挡时刻的预测,并进行过拟合研究。实验结果表明,与目前采用的经验统计预测模型相比,在相同时刻,该预测模型具有更高的预测准确率。
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关键词
航班撤轮挡时刻预测
BP神经网络
级联模型
里程碑事件
过拟合
协同决策
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Keywords
Flight off-block time prediction
BP neural network
Cascaded model
Milestone event
Overfitting
Collaborative decision making
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分类号
TP339
[自动化与计算机技术—计算机系统结构]
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题名基于因子分析的航班撤轮挡时刻预测方法
被引量：4
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作者
徐涛
赵晨旭
卢敏
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机构
中国民航大学计算机科学与技术学院
中国民航大学中国民航信息技术科研基地
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出处
《计算机工程与设计》
北大核心
2017年第11期3011-3017,共7页
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基金
国家自然科学基金项目(61502499)
中国民航科技创新引导资金项目重大专项基金项目(MHRD20140105)
+4 种基金
中央高校科研业务费专项资金基金项目(3122013C005
3122014D032
3122015D015)
中国民航大学科研基金项目(2013QD18X)
中国民航信息技术科研基地开放课题基金项目(CAAC-ITRB-201401)
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文摘
为提升机场、航空公司、空管等部门的协同决策效率,提出构建基于因子分析和多元线性回归的航班撤轮挡时刻预测模型。通过因子分析确定与航班撤轮挡时刻相关的里程碑事件,将其作为自变量,建立多元线性回归模型预测航班撤轮挡时刻。实验结果表明,在误差范围±5min和±10min内,该模型的平均预测准确率分别可达70%和90%以上,高于A-CDM经验方法和基于主成分分析的航班撤轮挡时刻预测算法。
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关键词
航班撤轮挡时刻预测
因子分析
里程碑事件
多元线性回归
协同决策
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Keywords
fight off-block time prediction
factor analysis
milestone events
multiple linear regression
collaborative decision
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分类号
TP399
[自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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