【摘 要】
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在民航飞行航班量持续攀升的背景下,航班延误对民航生产的影响越来越大,准确有效的航班延误预测能够有效降低延误所带来的不利影响,提高民航生产的运行效率和服务质量。文章
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在民航飞行航班量持续攀升的背景下,航班延误对民航生产的影响越来越大,准确有效的航班延误预测能够有效降低延误所带来的不利影响,提高民航生产的运行效率和服务质量。文章通过引入循环神经网络来挖掘航班延误在时间维度上的潜在关系,设计了深度机器学习算法,建立了基于RNN及LSTM单元相混合的延误预测模型,文章所设计模型使用民航空管的历史真实数据,也是对机器学习技术在空管行业应用的有益探索。
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