【摘 要】
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随着空中交通流量的日益增加,航班延误的预测越来越成为学术届竞相研究的热点问题。航班延误预测不但可以为旅客提供出行参考,而且在航空公司运行管理中也起到了非常重要的作用。本文基于航班延误相关数据的特点,设计了基于自回归滑动平均模型ARMA算法的时间序列模型,对航班延误情况进行预测。首先对数据进行数据预处理,得到清洗之后的较高质量数据;运用ARMA模型进行基于时间序列的延误预测,根据实际数据的比较情况,证明了预测模型的准确性;根据残差等评价指标,相比于神经网络模型,基于ARMA的时间序列预测模型在预测的效果上,
【基金项目】
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大学生创新创业项目IECAUC2020022资助。
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随着空中交通流量的日益增加,航班延误的预测越来越成为学术届竞相研究的热点问题。航班延误预测不但可以为旅客提供出行参考,而且在航空公司运行管理中也起到了非常重要的作用。本文基于航班延误相关数据的特点,设计了基于自回归滑动平均模型ARMA算法的时间序列模型,对航班延误情况进行预测。首先对数据进行数据预处理,得到清洗之后的较高质量数据;运用ARMA模型进行基于时间序列的延误预测,根据实际数据的比较情况,证明了预测模型的准确性;根据残差等评价指标,相比于神经网络模型,基于ARMA的时间序列预测模型在预测的效果上,
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