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基于XGBoost的航空器动态滑行时间预测方法研究
被引量：
8
1
作者
赵征
冯事成
+2 位作者
宋梅雯
胡莉
陆莎
《航空工程进展》
CSCD
2022年第1期76-85,共10页
对航空器进港和离港滑行时间进行精确的动态预测,可以有效提升机场的运行效率。首次提出基于XGBoost的航空器动态滑行时间预测方法,该方法首先通过分析影响机场滑行时间的各类因素,构建可变滑行时间预测的关键特征指标;然后选取XGBoost...
对航空器进港和离港滑行时间进行精确的动态预测,可以有效提升机场的运行效率。首次提出基于XGBoost的航空器动态滑行时间预测方法,该方法首先通过分析影响机场滑行时间的各类因素,构建可变滑行时间预测的关键特征指标;然后选取XGBoost算法建立可变滑行时间预测模型,对模型的关键输入参数进行测试调整;最后将XGBoost算法与随机森林和支持向量回归算法的预测效果进行对比。同时,首次剖析样本数据量与滑行时间预测精度的关联,并以广州白云国际机场为分析对象进行实验。结果表明:采用XGBoost算法,进/离港滑行时间的预测精度分别达到了94.1%和96.6%,优于主流算法随机森林和支持向量回归;且实现白云机场动态滑行时间的精确和稳定预测所需样本量在32000条(含)以上。
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关键词
航空运输
动态滑行时间
机器学习
XGBoost
样本量
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职称材料
题名
基于XGBoost的航空器动态滑行时间预测方法研究
被引量：
8
1
作者
赵征
冯事成
宋梅雯
胡莉
陆莎
机构
南京航空航天大学民航学院
上海国际机场股份有限公司运行指挥中心
出处
《航空工程进展》
CSCD
2022年第1期76-85,共10页
基金
国家自然科学基金(61903187)。
文摘
对航空器进港和离港滑行时间进行精确的动态预测,可以有效提升机场的运行效率。首次提出基于XGBoost的航空器动态滑行时间预测方法,该方法首先通过分析影响机场滑行时间的各类因素,构建可变滑行时间预测的关键特征指标;然后选取XGBoost算法建立可变滑行时间预测模型,对模型的关键输入参数进行测试调整;最后将XGBoost算法与随机森林和支持向量回归算法的预测效果进行对比。同时,首次剖析样本数据量与滑行时间预测精度的关联,并以广州白云国际机场为分析对象进行实验。结果表明:采用XGBoost算法,进/离港滑行时间的预测精度分别达到了94.1%和96.6%,优于主流算法随机森林和支持向量回归;且实现白云机场动态滑行时间的精确和稳定预测所需样本量在32000条(含)以上。
关键词
航空运输
动态滑行时间
机器学习
XGBoost
样本量
Keywords
air transportation
dynamic taxi time
machine learning
XGBoost
sample size
分类号
V355.1 [航空宇航科学与技术—人机与环境工程]
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作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于XGBoost的航空器动态滑行时间预测方法研究
赵征
冯事成
宋梅雯
胡莉
陆莎
《航空工程进展》
CSCD
2022
8
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