【摘 要】
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造成航班延误有很多潜在且不确定的因素,目前尚未有方法可以有效地避免航班的大面积延误。论文基于GLO机场延误特性的分析为基础,筛选与机场航班离港延误时长相关的因素并添加周期性变量共计13个特征变量建立训练集进行深度学习。利用RBFNN、BPNN、WNN,进行对比仿真实验,仿真结果表明考虑周期性波动因素的模型较原模型预测准确度提高,其中RBF神经网络模型预测准确度最高,仿真结果:±10min、±5min、±3min容差内延误时长预测准确率分别为98%、94%、91%。
【机 构】
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中国民用航空飞行学院空中交通管理学院
【基金项目】
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国家级大学生创新创业训练计划项目(编号:201910624041)资助。
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造成航班延误有很多潜在且不确定的因素,目前尚未有方法可以有效地避免航班的大面积延误。论文基于GLO机场延误特性的分析为基础,筛选与机场航班离港延误时长相关的因素并添加周期性变量共计13个特征变量建立训练集进行深度学习。利用RBFNN、BPNN、WNN,进行对比仿真实验,仿真结果表明考虑周期性波动因素的模型较原模型预测准确度提高,其中RBF神经网络模型预测准确度最高,仿真结果:±10min、±5min、±3min容差内延误时长预测准确率分别为98%、94%、91%。
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