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基于级联BP神经网络的航班撤轮挡时刻预测

论文摘要

合理的航班协同离场前排序可以提高机场、航空公司、空管等部门的运行效率和可预测性,减少航班起飞前的等待时间。准确地预测航班撤轮挡时刻是建立航班起飞顺序的先决条件,对调整起飞前航班排序和计算航班起飞时间具有重要的决策意义。提出一个基于级联BP神经网络的航班撤轮挡时刻预测模型。该模型分别在航班过站过程的不同时刻进行航班撤轮挡时刻的预测,并进行过拟合研究。实验结果表明,与目前采用的经验统计预测模型相比,在相同时刻,该预测模型具有更高的预测准确率。

论文目录

  • 0 引 言
  • 1 相关知识
  •   1.1 协同决策系统
  •   1.2 BP神经网络
  • 2 模型构建
  •   2.1 BP神经网络模型
  •   2.2 级联BP神经网络航班撤轮挡时刻预测模型
  • 3 实验结果与分析
  •   3.1 实验评价指标与参数设置
  •   3.2 实验数据划分
  •   3.3 基于BP神经网络的航班进港前预测实验
  •   3.4 基于级联模型的航班预测实验
  • 4 结 语

    • 文章来源

    类型: 期刊论文

    作者: 徐涛,丁杨,卢敏

    关键词: 航班撤轮挡时刻预测,神经网络,级联模型,里程碑事件,过拟合,协同决策

    来源: 计算机应用与软件 2019年06期

    年度: 2019

    分类: 信息科技,工程科技Ⅱ辑

    专业: 航空航天科学与工程,自动化技术

    单位: 中国民航大学计算机科学与技术学院,中国民航信息技术科研基地,民航旅客服务智能化应用技术重点实验室

    基金: 国家自然科学基金项目(61502499),民航旅客服务智能化应用技术重点实验室项目,中央高校基本科研业务费科研专项(3122015Z007)

    分类号: V35;TP183

    页码: 226-232

    总页数: 7

    文件大小: 1900K

    下载量: 182

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    本文来源: https://www.lunwen66.cn/article/961c4a58b85f6d5f3ab4bd30.html