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期刊文章详细信息

采用支持向量机回归的航班延误预测研究  ( EI收录)  

Flight Delay Prediction Using Support Vector Machine Regression

  

文献类型:期刊文章

作  者:罗赟骞[1,2,3] 陈志杰[1,2] 汤锦辉[1,2] 朱永文[1,2]

机构地区:[1]中国人民解放军95899部队 [2]国家空域技术重点实验室 [3]中国人民解放军95865部队

出  处:《交通运输系统工程与信息》

基  金:国家重大科技专项(2013ZX03001028);国家科技支撑计划(2011BAH24B10)

年  份:2015

卷  号:15

期  号:1

起止页码:143-149

语  种:中文

收录情况:BDHX、BDHX2014、CSA、CSA-PROQEUST、CSCD、CSCD2015_2016、EI(收录号:20151400720540)、IC、JST、RCCSE、SCOPUS、ZGKJHX、核心刊

摘  要:针对航班延误难以预测的问题,采用支持向量机回归方法建立航班到港延误预测模型.首先,采用相空间重构理论计算到港延误的延迟时间、嵌入维数和最大Lyapunov指数,发现到港延误时间序列存在混沌特性;将航班到港延误时间序列进行相空间重构,并结合执飞该航班的航空器在上游机场的离港延误构建模型的输入向量;其次,将粒子群算法、差分进化算法和遗传算法进行比较,用于选择最优的模型参数,实验表明,差分进化算法能够以较高概率获得最优的预测模型;最后,比较该模型、单一因素预测模型和相关向量机预测模型的航班延误预测性能.结果表明,该模型的预测性能明显优于另外两种模型,能够有效预测航班延误.

关 键 词:航空运输 航班延误预测  支持向量机回归 航班延误 相空间重构 差分进化算法

分 类 号:U8[交通运输类]

参考文献:

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耦合文献:

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引证文献:

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同被引文献:

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