【摘 要】
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航班延误时间的精准预测对进一步增强航空公司航班运行品质至关重要。因此,根据2018年某航空公司历史航班运行数据,从单航班和未来1h多航班两种角度出发,以高精度与高效率为目标,基于数据挖掘方法对航班延误时间的定量预测、短期预测及其预警优化方法进行了研究,为航班正常运行及管控提供理论与技术支持。针对单航班角度,建立了航空公司、机场、天气、其他方面的航班延误影响参数维度表,采用GRA和GA算法,实现了基
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航班延误时间的精准预测对进一步增强航空公司航班运行品质至关重要。因此,根据2018年某航空公司历史航班运行数据,从单航班和未来1h多航班两种角度出发,以高精度与高效率为目标,基于数据挖掘方法对航班延误时间的定量预测、短期预测及其预警优化方法进行了研究,为航班正常运行及管控提供理论与技术支持。针对单航班角度,建立了航空公司、机场、天气、其他方面的航班延误影响参数维度表,采用GRA和GA算法,实现了基于关联挖掘的GRA-GA-BP航班延误时间定量预测建模,结果表明:该模型与未优化模型相比,MAE结果最小,仅为12.027,而R~2为0.938,其运算能力得到明显改善,预测效果相对最佳;之后,基于K-means聚类挖掘方法,构建了五个警级及警区下的单航班延误预警优化模型,引入气象环境因子以改进GRA-GA-BP模型的输入参数,结果表明:该优化模型的R~2至少增加了0.225,MAE至少下降了1.618,与Elman神经网络和ELM模型相比,结果残差分布最小,延误预警的准确度最高,满足单航班延误预警的性能要求。针对未来1h多航班角度,构建了每小时平均延误时间下的时间序列,对该延误时序采用小波分解与改进Shapley值,基于时序挖掘方法实现了24h、72h和168h的ARMA-RBF航班延误时间短期预测建模,结果表明:改进的模型性能整体得到提升,与单一ARMA、RBF模型相比,24h模型的预测精度最高,其RMSE和MAE至少下降了7.4829和7.7629;之后,同样基于K-means算法构建了五个警级及警区下的未来1h多航班延误预警优化模型,引入Hilbert变换探究小波分解分量的时频特性,据此实现WD-ARMA-RBF建模预测,结果表明:与72h和168h模型相比,24h模型的RMSE和MAE均最小,而与WD-ARMA、ARMA、RBF、GM(1,N)四种模型相比,误差均保持在1.000以下,满足未来1h多航班延误预警的实践需求。本文从航班延误时间预测问题上进行了系统、全面的综合预测方法研究,构建的各预测模型有效、可行,进一步完善了航班延误时间预测的理论与方法。
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