【摘 要】
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为了更准确地描述航班延误情况，为旅客出行提供参考，使用极端梯度提升（extreme gradient boosting, XGBoost）算法与多层感知机（multilayer perceptron, MLP）集成的模型对离港航班延误状态进行预测，将传统的延误、不延误细分为延误、半延误和不延误3种情况。在对航班数据和天气数据进行合并、筛选、拆分的基础上，先基于XGBoost模型进行二分类预测，然后
【基金项目】
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国家自然科学基金资助项目（61672105）；
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为了更准确地描述航班延误情况，为旅客出行提供参考，使用极端梯度提升（extreme gradient boosting, XGBoost）算法与多层感知机（multilayer perceptron, MLP）集成的模型对离港航班延误状态进行预测，将传统的延误、不延误细分为延误、半延误和不延误3种情况。在对航班数据和天气数据进行合并、筛选、拆分的基础上，先基于XGBoost模型进行二分类预测，然后基于二分类结果使用MLP进行三分类预测。实验结果表明，该方法比仅使用XGBoost模型或者MLP模型预测效果更佳，并且可改善半延误区间误差高的问题。
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