典型文献
基于灰色GA-BP神经网络的航班延误预测方法
文献摘要：
航班延误预报能力的提升是民航业面临的重要问题.针对缺乏系统、有效的延误特性分析与预测模型的问题,以航空公司的航班正常性管理为研究目标,依据延误发生的随机性特点,首先基于时间与空间特征,运用数据统计方法对延误分布规律进行了多维探索,以此对其影响因素进行全面分析;之后采用灰色关联模型,优化航班延误影响参数,以简化模型;而后,应用遗传智能算法(GA)对BP网络模型进行优化,构建了灰色GA-BP多维航班延误估计模型;最后,利用实际航班数据对模型性能与精度进行了仿真验证.结果表明,与优化前的延误预测网络模型相比,上述模型的平均绝对误差至少下降了5％,提高了航班延误预测精度与分析能力,为有效监控延误状况与决策提供借鉴.
文献关键词：
航班延误影响因素;神经网络;灰色关联分析;遗传算法;延误预测
中图分类号：
作者姓名：
谷润平;来靖晗;魏志强
作者机构：
中国民航大学空中交通管理学院,天津300300
文献出处：
引用格式：
[1]谷润平;来靖晗;魏志强-.基于灰色GA-BP神经网络的航班延误预测方法)[J].计算机仿真,2022(05):38-43,59
A类：
航班延误影响因素
B类：
GA,航班延误预测,民航业,航空公司,航班正常性,随机性,时间与空间,空间特征,统计方法,多维探索,灰色关联模型,影响参数,简化模型,智能算法,班数,模型性能,仿真验证,预测网络,平均绝对误差,分析能力,灰色关联分析
AB值：
0.24
相似文献
机标中图分类号，由域田数据科技根据网络公开资料自动分析生成，仅供学习研究参考。
