【摘 要】
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为分析影响大型繁忙机场航空器离港滑出时间的因素,提高滑出时间预测的准确率,提出了一种从特征选择的角度对滑出时间预测模型改进的方法.充分挖掘影响离港滑出时间的因素作
【机 构】
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南京航空航天大学民航学院 南京 211106;中航空管系统装备有限公司 上海 200241
【出 处】
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武汉理工大学学报(交通科学与工程版)
【基金项目】
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国家自然科学基金(61603178)
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为分析影响大型繁忙机场航空器离港滑出时间的因素,提高滑出时间预测的准确率,提出了一种从特征选择的角度对滑出时间预测模型改进的方法.充分挖掘影响离港滑出时间的因素作为一次特征,运用特征工程构建交互特征,与一次特征共同组成候选特征集.对比分析K最近邻、支持向量回归、决策树的初步预测效果,选择决策树算法构建离港滑出时间预测模型.从候选特征集中筛选出最优特征变量子集,并再次训练决策树预测模型,使用机场实际运行数据对模型进行检验.结果表明:与仅使用单一特征相比,引入交互特征可以优化预测模型,在误差范围为±3 m in内的预测准确率可达75.62％,±5 min内的预测准确率达到96.39％.
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