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基于Catboost算法的航班延误预测研究
文献摘要：
近年来国家民航行业正处于高速发展期,航班延误带来的影响不断显现,为此航空公司及乘客对航班延误的时间预测有着更迫切的需求.本文采用Catboost算法来预测航班延误,使用美国交通统计局(BST)发布的以亚特兰哈兹菲尔德-杰克逊机场(ATL)为预测点的航班数据,通过数据预处理进行数据清洗,提取出关键类别型特征,并利用网格搜索及交叉验证实现模型参数优化.通过对R-Squared、MAE、训练时间等回归指标进行实验,Catboost算法与LightGBM、XGBoost算法相比,具有更高的预测精度和更短的训练时间.
文献关键词：
航班延误预测;Catboost;LightGBM;XGBoost
中图分类号：
作者姓名：
李任坤;何元清
作者机构：
中国民用航空飞行学院计算机学院,广汉 618307
文献出处：
引用格式：
[1]李任坤;何元清-.基于Catboost算法的航班延误预测研究)[J].现代计算机,2022(03):58-61
A类：
B类：
Catboost,航班延误预测,预测研究,民航行业,发展期,航空公司,乘客,时间预测,测航,国交,交通统计,统计局,BST,亚特兰,菲尔德,杰克逊,ATL,班数,数据预处理,数据清洗,网格搜索,交叉验证,Squared,MAE,训练时间,LightGBM,XGBoost
AB值：
0.376367
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