典型文献
基于聚类分析的航班油耗组合估计
文献摘要：
针对碳排放报告中燃油消耗数据存在单个不连续缺失和连续缺失2类数据,使用单一方法估计误差大的问题,提出一种基于聚类分析的组合估计方法.该方法首先采用K-medoids聚类算法将数据归类为单个不连续缺失数据以及连续缺失数据,然后使用NB方法对单个不连续数据进行估计填充,使用DTW方法对连续缺失数据估计填充,最后分别在1％、2％以及3％均方根误差时进行估计结果评价.实验结果表明:基于聚类分析的NB-DTW组合方法能有效降低估计误差,在1％、2％以及3％均方根误差时比NB方法分别降低了9.3％、12.1％、12.96％,比DTW方法分别降低了35.46％、43.62％、55.04％.
文献关键词：
油耗估计;聚类分析;朴素贝叶斯;动态时间规整;数据缺失
中图分类号：
作者姓名：
李舒;张伟业;汪坤;段照斌
作者机构：
商飞软件有限公司,四川 成都 610000;中国民航大学工程技术训练中心,天津 300300
文献出处：
引用格式：
[1]李舒;张伟业;汪坤;段照斌-.基于聚类分析的航班油耗组合估计)[J].计算机与现代化,2022(08):65-69
A类：
油耗估计
B类：
航班,燃油消耗,估计误差,估计方法,medoids,聚类算法,缺失数据,NB,DTW,据估计,结果评价,组合方法,低估计,朴素贝叶斯,动态时间规整,数据缺失
AB值：
0.32997
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