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申请/专利权人：中国民航大学
摘要：本发明属于交通延误预测方法技术领域，公开了一种基于在线增量MHHA‑SRU航班延误预测方法及系统。设定在线增量MHHA‑SRU网络模型的初始参数，对历史航班和气象数据进行预处理、融合、编码后输入在线增量MHHA‑SRU网络模型进行训练，得到基于在线增量MHHA‑SRU网络的航班延误预测模型；使用在线积累的数据训练模型并生成新的模型权重，实现模型的在线更新；将待检测的航班信息输入到航班延误预测模型，利用在线增量MHHA‑SRU网络进行特征提取；通过预测结构处理航班信息，实现航班延误等级的分类；在可视化系统中实现对航班信息的展示以及航班延误状态的实时预测显示。本发明有效提升了延误预测的准确率。
主权项：1.一种基于在线增量MHHA-SRU航班延误预测方法，其特征在于，该方法包括以下步骤：S1，设定在线增量MHHA-SRU网络的初始参数以及训练方式的初始参数；S2，获取历史的航班数据及气象数据，进行数据清洗、数据标注、数据融合、数据编码和数据序列化，并将数据分割成若干个包含数量样本的数据子集；将构建好的数据子集顺序输入设定初始参数后的在线增量MHHA-SRU网络进行训练，得到基于在线增量MHHA-SRU网络的航班延误预测模型；S3，将待预测的航班信息数据流输入到基于在线增量MHHA-SRU网络的航班延误预测模型，通过设定初始参数后的在线增量MHHA-SRU网络对待预测的航班信息进行特征提取；S4，提取后的特征通过预测结构获得待预测航班分属每个类别的概率，基于所述概率获取待预测航班的延误类别；S5，使用基于正则化的增量学习算法，将在线累计后的航班信息数据流送入在线增量MHHA-SRU网络进行训练，更新在线增量MHHA-SRU网络的参数；S6，将待预测的航班信息数据流输入到在线更新过的MHHA-SRU网络进行特征提取，经过预测结构获得模型更新后的延误类别预测结果；S7，将待预测的航班信息数据流、待预测航班的延误类别统计在前端界面进行可视化分析展示。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 中国民航大学 一种基于在线增量MHHA-SRU航班延误预测方法及系统
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