【摘 要】
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对于日益频发的机场航班延误，精准的航班延误预测是最重要的防范措施之一。通过谱图卷积将机场网络从不规则的图结构转换为规则的网络结构，利用图卷积神经网络（GCN）和门控线性单元（GLU）捕获网络中的时空相关性并组成时空卷积块，提出可以预测离港航班延误状况的时空图卷积神经网络（STGCN）。遴选美国51座枢纽机场构建机场网络，并预测未来一段时间内的机场离港准点率以检验STGCN用于预测航班延误的可行性。
【基金项目】
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国家自然科学基金（U1933118，U2033205，71971114）；
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对于日益频发的机场航班延误，精准的航班延误预测是最重要的防范措施之一。通过谱图卷积将机场网络从不规则的图结构转换为规则的网络结构，利用图卷积神经网络（GCN）和门控线性单元（GLU）捕获网络中的时空相关性并组成时空卷积块，提出可以预测离港航班延误状况的时空图卷积神经网络（STGCN）。遴选美国51座枢纽机场构建机场网络，并预测未来一段时间内的机场离港准点率以检验STGCN用于预测航班延误的可行性。结果表明：当预测窗口为1天时，STGCN预测结果的平均绝对误差（MAE）相对于历史平均法（HA）、长短期记忆循环神经网络（LSTM）、堆栈自编码器（SAEs）分别下降了18.19%、10.45%、6.24%；当预测窗口为2天时，MAE分别下降了9.93%、3.96%、4.37%；当预测窗口为3天时，MAE分别下降了7.02%、2.47%、9.20%。实例证明STGCN相比传统模型能够显著提升航班延误预测的精度，并为机场制定延误决策提供参考指导。
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