文献类型：期刊文章

作　　者：吴仁彪[1] 赵娅倩[1] 屈景怡[1] 高爱国[2] 陈文秀[2]

WU Renbiao;ZHAO Yaqian;QU Jingyi;GAO Aiguo;CHEN Wenxiu(Tianjin Key Laboratory of Advanced Signal Processing,Civil Aviation University of China,Tianjin 300300,China;East China Regional Administration,Civil Aviation Administration of China,Shanghai 200335,China)

机构地区：[1]中国民航大学天津市智能信号与图像处理重点实验室,天津300300 [2]中国民用航空华东地区空中交通管理局,上海200335

出　　处：《电子与信息学报》

基　　金：国家自然科学基金联合基金(U1833105);天津市自然科学基金(19JCYBJC15900)。

年　　份：2021

卷　　号：43

期　　号：1

起止页码：187-195

语　　种：中文

收录情况：BDHX、BDHX2020、CSCD、CSCD2021_2022、EI、IC、JST、RCCSE、SCOPUS、WOS、ZGKJHX、核心刊

摘　　要：针对航班延误衍生的航班延误波及问题,该文提出一种基于CBAM-CondenseNet的航班延误波及预测模型。首先,通过分析航班延误在航空网络内产生的延误波及现象,确定会受前序延误航班影响的航班链;其次,对选定的航班链数据进行清洗,将航班信息与机场信息进行数据融合;最后,提出改进的CBAM-CondenseNet算法对融合后的数据进行特征提取,构建Softmax分类器对首班离港航班延误波及的后续离港航班延误等级进行预测。该文提出的CBAM-CondenseNet算法融合了CondenseNet和CBAM的优势,采用通道和空间注意力机制来加强网络结构深层信息的传递。实验结果表明,算法改进后有效提升网络性能,预测准确率可达97.55%。

关 键 词：航班延误波及预测  CBAM-CondenseNet  数据融合 注意力机制  

分 类 号：TN911.7] TP391.4]