【摘 要】
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现有航班延误预测方法大多是对航班延误进行非动态预测,不能随着航班数据的不断增加而有效更新,进而使得预测结果的实时性较差。因此,提出一种基于时间序列的航班延误动态预测方法。首先,利用小波分解技术对延误时间序列进行平稳化处理;然后,采用自回归滑动平均(ARMA)模型对离港航班延误进行预测;最后,利用支持向量机模型对预测结果进行修正,得到最终的离港航班延误预测值。结果表明,该动态预测方法能较好地提高预测精度。
【机 构】
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南京航空航天大学民航学院,广西师范大学数学与统计学院
【基金项目】
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南京航空航天大学研究生创新基地(实验室)开放基金项目(编号:kfjj20180723),国家自然科学基金项目(编号:61603178),中央高校基本科研业务费专项资金项目(编号:NS2016067)资助。
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现有航班延误预测方法大多是对航班延误进行非动态预测,不能随着航班数据的不断增加而有效更新,进而使得预测结果的实时性较差。因此,提出一种基于时间序列的航班延误动态预测方法。首先,利用小波分解技术对延误时间序列进行平稳化处理;然后,采用自回归滑动平均(ARMA)模型对离港航班延误进行预测;最后,利用支持向量机模型对预测结果进行修正,得到最终的离港航班延误预测值。结果表明,该动态预测方法能较好地提高预测精度。
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