典型文献
离港航班延误时间预测方法
文献摘要：
在如今的民航运行体系里,航班延误已经成了机场和航空公司为了提高效率与控制成本的主要研究目标.为了构建更准确的离港航班延误时间预测模型,首先分析了导致离港航班延误发生的主要因素,并利用皮尔逊相关度系数对各因素进行相关性分析.其次基于基本BP(back propagation)神经网络算法,构建离港航班延误时间预测模型,并进行优化;然后采用自动编码器(AutoEncoder)对BP算法进行改进;接着构建了基于支持向量机(support vector machine,SVM)的预测模型并与优化后的BP模型进行对比;最后基于上海浦东机场实际历史航班数据进行仿真检验,验证了本文优化模型的准确性和高效性.
文献关键词：
BP神经网络;航班延误预测;机器学习;自动编码器
中图分类号：
作者姓名：
陈昱君;孙樊荣;沐瑶;许学吉;胡炽
作者机构：
南京航空航天大学民航学院,南京211100
文献出处：
引用格式：
[1]陈昱君;孙樊荣;沐瑶;许学吉;胡炽-.离港航班延误时间预测方法)[J].科学技术与工程,2022(15):6354-6361
A类：
延误时间预测
B类：
离港航班,民航运行,运行体系,系里,航空公司,提高效率,控制成本,时间预测模型,皮尔逊相关,相关度,back,propagation,神经网络算法,自动编码器,AutoEncoder,support,vector,machine,上海浦东,浦东机场,班数,航班延误预测
AB值：
0.22782
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