【摘 要】
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航班延误是民航业的一大难题,提前对航班的延误情况进行预测,以采取合理的应对措施,对缓解航班延误产生的负面影响有着重要意义.为提升预测性能,提出一种基于轻量级梯度提升机(Light gradient boosting machine,LightGBM)的航班延误多分类预测模型.该模型结合航班信息与天气信息,运用方差过滤与递归特征消除进行特征筛选,并采用合成少数过采样技术(Synthetic minority oversampling technique,SMOTE)与Tomek Link对数据进行不平衡处理
【机 构】
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中国民航大学计算机科学与技术学院,天津 300300
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航班延误是民航业的一大难题,提前对航班的延误情况进行预测,以采取合理的应对措施,对缓解航班延误产生的负面影响有着重要意义.为提升预测性能,提出一种基于轻量级梯度提升机(Light gradient boosting machine,LightGBM)的航班延误多分类预测模型.该模型结合航班信息与天气信息,运用方差过滤与递归特征消除进行特征筛选,并采用合成少数过采样技术(Synthetic minority oversampling technique,SMOTE)与Tomek Link对数据进行不平衡处理,最后使用LightGBM进行建模,实现对航班延误时长的多分类预测.为验证模型的合理性,将所提模型与其他先进算法构建的模型进行对比.实验结果表明,所提模型在各种预测性能指标上结果更优,将预测精度提升至90％以上,同时大幅度降低了训练时间成本.
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