【摘 要】
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航空出行以其快速便捷、轻松舒适等优势,成为人们长途旅行的首选出行方式之一,而航班延误作为航空出行的一大难题,不仅影响机场与航空公司的正常运行,还会造成旅客的不便与损失。由于航班延误的成因复杂多样,难以被人为干预,目前仍未找到彻底处理航班延误问题的有效方法。因此,本文所提方法将事后被动应急转为事前主动干预,对缓解航班延误产生的负面影响有着重要意义。为改善传统航班延误预测模型考虑因素不全、预测精度较低
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航空出行以其快速便捷、轻松舒适等优势,成为人们长途旅行的首选出行方式之一,而航班延误作为航空出行的一大难题,不仅影响机场与航空公司的正常运行,还会造成旅客的不便与损失。由于航班延误的成因复杂多样,难以被人为干预,目前仍未找到彻底处理航班延误问题的有效方法。因此,本文所提方法将事后被动应急转为事前主动干预,对缓解航班延误产生的负面影响有着重要意义。为改善传统航班延误预测模型考虑因素不全、预测精度较低的问题,提出一种基于Light GBM的航班延误多分类预测模型,对航班信息与天气信息进行结合,运用方差过滤与递归特征消除进行特征筛选,采用SMOTE与Tomek Link对数据进行不平衡处理,最后使用Light GBM算法进行建模,并使用贝叶斯调参进行优化,实现对航班延误时长的多等级预测。实验部分对所提模型的各个处理步骤的有效性进行验证,分析了不同因素对航班延误预测的影响重要性,将所提模型与多个机器学习预测模型进行比较,结果显示所提模型的预测性能最优,预测准确率提升至91.05%,同时大幅度降低了训练时间成本。为进一步提升模型的整体预测性能与稳定性,提出一种基于Stacking的航班延误集成预测模型,结合熵E差异度与准确率作为排序指标,运用前序选择方法选出最佳组合方式,以Light GBM、XGBoost、RF、KNN作为基学习器,SVM为元学习器,构建堆叠式的双层集成学习框架,结合多种学习器优势,增强Stacking集成预测模型的稳健性。为评估模型性能,另外构建基于软投票、硬投票、加权计算与不同基模型组合的Stacking集成预测模型用于比较,实验结果证明,基于Stacking的航班延误集成预测模型在整体与各等级类别上的预测性能均为最优,其整体准确率达到95.40%,F1分数达到0.9539,分别比效果最好的单一模型高出4.35与4.40个百分点。
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