基于KNN算法的双流机场航班延误时间预测研究

基于KNN算法的双流机场航班延误时间预测研究

论文摘要

航班的延误问题一直是机场和航空公司运营和管理的一大难题。航班延误的影响因素众多,天气、管制、航空公司自身原因等都会造成航班的延误。通过结合双流机场的历史运行数据资料,分析了随着能见度的变化双流机场的航班延误时间的变化规律,提出了延误时间概率的概念,并利用这些规律和概念对未来不同能见度情况下的航班延误时间做出预测。利用实际数据对预测结果的检测表明:预测延误时间与实际延误时间基本吻合,能够较为准确的通过能见度数据来预测双流机场的延误时间。找出了一种可以为低能见度情形下的机场或者航空公司的运行调度和恢复提供参考的模型。

论文目录

  • 1 引言
  • 2 数据资料及统计说明
  • 3 航班延误概述
  • 4 KNN算法原理及适用性分析
  • 5 KNN算法中属性变量的相关性分析
  •   5.1 进、离港航班总体延误数与能见度对比
  •   5.2 进、离港航班分时段延误数与能见度对比
  • 6 基于KNN算法的预测模型的构建
  •   6.1 模型构建的问题模拟
  •   6.2 不同K值选取下的预测准确率分析
  • 7 结语
  • 文章来源

    类型: 期刊论文

    作者: 续长青,王永忠

    关键词: 航空运输,航班延误,延误时长分布,延误时长预测

    来源: 信息技术与信息化 2019年02期

    年度: 2019

    分类: 信息科技,工程科技Ⅱ辑,经济与管理科学

    专业: 航空航天科学与工程,计算机软件及计算机应用,交通运输经济

    单位: 中国民用航空飞行学院

    基金: 中国民航飞行学院研究生创新科研项目(X2017-29)

    分类号: F562;TP311.13

    页码: 81-84

    总页数: 4

    文件大小: 2630K

    下载量: 380

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