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申请/专利权人：南京航空航天大学
申请日：2021-09-02
公开（公告）日：2024-06-14
公开（公告）号：CN113807579B
主分类号：G06Q10/04
分类号：G06Q10/04;G06Q50/40;G06F18/2431;G06N20/20
优先权：
专利状态码：有效-授权
法律状态：2024.06.14#授权;2022.01.04#实质审查的生效;2021.12.17#公开
摘要：本发明公开了一种基于机器学习的航班抵港延误时间预测方法，预测具体的航班抵港延误时间，可以为民航管理部门辅助决策。首先定义航班抵港时间的延误等级以具体时间段为单位进行分类，进行更细粒度划分，构建航班抵港延误的数据集并标注。然后使用RF随机森林分类模型进行延误等级的分类预测训练，通过延误等级对具体延误时间的约束，使得延误时间的预测误差更小，最后将含有预测的延误等级的数据，输入到RF回归模型进行样本具体的抵港延误时间的预测。该方法相比目前阶段的其他方法而言，误差明显更小且效率更高。
主权项：1.一种基于机器学习的航班抵港延误时间预测方法，其特征在于，包括以下步骤：步骤一、通过整理民航系统以及航班抵港延误预测的文献资料，对航班抵港延误时长进行分类并确定延误等级参数；步骤二、获取各个机场的航班延误详细信息，构建航班抵港延误的数据集并随机分为训练集和测试集；步骤三、用RF分类模型对航班的延误等级进行分类的训练；步骤四、利用步骤三中训练好的RF分类模型对测试集的样本进行延误等级的预测，将含有延误等级的数据输入到RF回归模型，结合训练集，进行回归任务的学习；步骤五、对于RF回归任务的测试集的延误等级这一属性而言，使用训练好的RF分类模型对其进行预测并赋值；步骤六、将用于RF回归任务的测试集使用RF回归模型进行航班具体的延误时间的预测。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 南京航空航天大学 一种基于机器学习的航班抵港延误时间预测方法
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