本文選題：航班延誤 + 主成分分析　； 參考：《系統(tǒng)工程理論與實(shí)踐》2014年S1期

【摘要】：航班延誤一直是機(jī)場(chǎng)運(yùn)營(yíng)管理的一大難題,本研究報(bào)告面向區(qū)域多機(jī)場(chǎng),重點(diǎn)針對(duì)機(jī)場(chǎng)集團(tuán)內(nèi)樞紐機(jī)場(chǎng)的航班延誤問(wèn)題,提出基于航空信息網(wǎng)絡(luò)的航班延誤預(yù)測(cè)模型NBFDM.該模型不僅使用了航班自身的相關(guān)屬性,并且還考慮了航空信息網(wǎng)絡(luò)內(nèi)其他機(jī)場(chǎng)的因素對(duì)航班延誤的影響.NBFDM模型首先提取航班本身的特征和該航班飛行前一段時(shí)間內(nèi)航空信息網(wǎng)絡(luò)的特征,然后使用PCA進(jìn)行降維,對(duì)降維處理后的特征再使用SVR方法,得到非線性回歸模型,用于預(yù)測(cè)航班的延誤時(shí)間.實(shí)驗(yàn)表明本研究報(bào)告所提模型NBFDM相比僅使用航班自身屬性的模型,對(duì)航班延誤時(shí)間的預(yù)測(cè)誤差降低約20%.
[Abstract]:Flight delay has been a major problem in the management of airport operation. This study focuses on the regional multi airport, focusing on the flight delay problem in the airport group hub airport, and proposes a flight delay prediction model based on aeronautical information network (NBFDM.), which not only uses the related attributes of the flight self, but also takes into account the aviation information. The influence of other airport factors on flight delay.NBFDM model first extracts the characteristics of the flight itself and the characteristics of the flight information network in the pre flight period of the flight, then uses the PCA to reduce the dimension, and then uses the SVR method for the features of the reduced dimension processing, and obtains the non linear regression model, which is used to predict the delay time of the flight. The experimental results show that the prediction error of flight delay time is reduced by about 20%. compared with the model of NBFDM.
【作者單位】： 中國(guó)民用航空局第二研究所;四川大學(xué)計(jì)算機(jī)學(xué)院;
【基金】：國(guó)家自然科學(xué)基金(61103043) 國(guó)家“十二五”科技支撐計(jì)劃項(xiàng)目(2012BAG04B02) 民航聯(lián)合基金課題(U1233118,U1333122)
【分類號(hào)】：F562

【參考文獻(xiàn)】

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【共引文獻(xiàn)】

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【二級(jí)參考文獻(xiàn)】

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本文編號(hào)：2111103