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申请/专利权人：湖北工业大学
摘要：本发明提供了一种基于门控循环单元的航班延误预测方法及设备。所述方法包括：步骤1至步骤9。本发明通过多种群对解空间的分割，使蝗虫群的搜索更细致寻优能力更强；在种群迭代过程中将子种群分布到Spark不同节点并行计算，并使用精英种群机制将子种群的局部最优蝗虫收集组成精英蝗虫群，在局部最优的基础上寻找全局最优蝗虫个体，提高了算法收敛能力和算法运行效率；利用多种群蝗虫算法的优化能力得到最优的门控循环单元超参数组合，使用最优参数建立预测模型可以提高航班延误预测准确率。
主权项：1.一种基于门控循环单元的航班延误预测方法，其特征在于，包括：步骤1：对航班运行数据进行数值化、缺失值、归一化以及特征选择操作，对按延误时长分级并给数据打上延误标签，将数据集分割为训练集和测试集并上传到HDFS；步骤2：在主节点SparkDrive上设置子种群的数量P，子蝗虫种群的种群数量N、最大迭代次数Max_iter，设置门控循环单元的优化参数取值范围；步骤3：将每个子种群的蝗虫个体初始化并使用算子将种群加载到Spark分区进行分布式计算，得到分布式训练数据集和测试集；步骤4：将蝗虫个体解码为门控循环单元超参数，计算种群中每个蝗虫个体的适应度，保留子种群最优蝗虫个体；步骤5：每一个Spark分区的子蝗虫群按照蝗虫优化算法原理更新蝗虫，再次计算所有蝗虫个体的适应度，更新子蝗虫群的当前最优解；步骤6：使用Spark收集算子将不同分区子种群的局部最优蝗虫个体收集组成精英蝗虫群，精英蝗虫群按蝗虫优化算法进行更新；步骤7：判断当前的迭代次数是否达到最大迭代次数Max_iter，若达到则输出精英蝗虫群的最优蝗虫个体作为门控循环单元超参数的最佳组合；步骤8：根据获取到的门控循环单元超参数建立航班延误预测模型，对训练数据集进行训练建模；步骤9：采用步骤8中训练好的门控循环单元模型来对测试集进行测试，并对实际航班运行数据进行延误预测。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 湖北工业大学 基于门控循环单元的航班延误预测方法及设备
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