【摘 要】
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由于航班延误数据集类别分布不均,传统分类器的性能受到一定程度的制约.为了能够对到港航班延误情况进行精准预测,提出了一种基于合成少数类过采样技术(synthetic minority oversampling technique,SMOTE)算法和条件生成对抗网络(conditional generative adversarial nets,CGAN)的航班延误预测模型.首先,利用SMOTE算法对原始数据集进行上采样,并融合经过训练的CGAN生成指定样本数据集,缓解原始数据集中某些类别样本量少和数据非平衡
【机 构】
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中国民航大学空中交通管理学院,天津300300;中国南方航空股份有限公司运行指挥中心,广州510000
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由于航班延误数据集类别分布不均,传统分类器的性能受到一定程度的制约.为了能够对到港航班延误情况进行精准预测,提出了一种基于合成少数类过采样技术(synthetic minority oversampling technique,SMOTE)算法和条件生成对抗网络(conditional generative adversarial nets,CGAN)的航班延误预测模型.首先,利用SMOTE算法对原始数据集进行上采样,并融合经过训练的CGAN生成指定样本数据集,缓解原始数据集中某些类别样本量少和数据非平衡等问题;再次,采用XGBoost模型在4种模式训练集上进行训练和超参数寻优;最后,以K近邻、支持向量机和随机森林为基准模型进行性能对比分析.经试验分析,通过分类器在融合样本集的训练,整体上可以在一定程度上提高模型的泛化性,尤其在轻度延误和中度延误类别中提升较为明显,与不采用融合方法比较,宏平均下的Precision、Recall、F1-score值分别提升了0.16、0.29、0.24个百分点.实验结果表明,该方法能够有效地对航班延误非平衡数据进行建模,在保持模型整体性能较高的前提下,能够显著地提升少数类的预测能力,可以为空管、航空公司和机场等提供决策依据.
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沥青路面在冬季容易受到融雪剂的侵蚀,对道路的性能产生影响,不利于行车安全.为此,通过设置盐分浓度、种类以及聚酯纤维掺量3个变量来研究不同环境下透水沥青混合料水稳定性的变化情况.在透水沥青混合料中掺加不同掺量的聚酯纤维(0.3%、0.35%、0.4%、0.45%、0.5%),选用矿料级配PAC-13制作马歇尔试件.并将试件放在不同浓度的NaCl盐溶液(0%、13%、26%)中,以及不同浓度的Na2 SO4盐溶液(0%、8%、16%)中,进行侵蚀以及冻融.试验结果表明:盐分对透水纤维沥青混合料的侵蚀随着两种盐
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在炭质板岩地层中进行隧道施工会面临软弱围岩大变形、掌子面易失稳等问题,合理的支护结构体系是隧道施工安全和经济的保障.为此,依托峨汉高速豹狸岗隧道工程,通过对Ⅳ级围岩段隧道施工过程中围岩压力、围岩-结构间接触压力、支护结构内力等进行监测分析,获得Ⅳ级围岩形变荷载分布规律及结构受力特征,研究表明:初期支护和二次衬砌的安全度较高,但支护材料强度没有得到充分发挥.因此基于支护结构受力有限元分析,对二次衬砌的支护参数进行优化,提出的支护优化方案整体可行,可为类似的工程提供一定的参考价值.
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