【摘 要】
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航班地面保障时间预测是提高机场运行保障效率和决策能力的关键问题之一。考虑到航班保障服务流程的复杂性和特殊性,建立了航班地面保障资源到位时间的高斯概率模型,提出了一
【机 构】
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中国民航大学电子信息与自动化学院; 中国民航局第二研究所工程技术研究中心;
【基金项目】
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国家自然科学基金委员会-中国民用航空局联合研究基金项目(U1533203);中央高校基本科研业务费资助项目(ZYGX2018037)
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航班地面保障时间预测是提高机场运行保障效率和决策能力的关键问题之一。考虑到航班保障服务流程的复杂性和特殊性,建立了航班地面保障资源到位时间的高斯概率模型,提出了一种基于深度神经网络的航班地面保障服务时间预测模型。深度神经网络的回归模型能够准确预测航班地面保障时间,并根据地面运行保障数据规律性变化调节模型参数,减小其他因素带来的泛化误差。研究结果表明,单航班条件下的地面保障时间预测平均绝对误差比多航班小4.479min,模型评价分数达到了94.608,且预测精度比传统BP神经网络和贝叶斯网络方法高3%-5%。
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