龙图腾网&IPTOP
- 微信扫码登录
- 账号密码登录
- 短信登录/注册
买专利卖专利找龙图腾，真高效！ 查专利查商标用IPTOP,全免费！专利年费监控用IP管家,真方便！
申请/专利权人：南京中科航港技术有限公司
摘要：本发明基于多重筛选的LSTM神经网络的航班延误预测方法、系统和存储介质，先对原始数据进行预处理并生成探索性数据分析数据集；再对探索性数据分析数据集进行探索性数据分析，筛选出与延误强相关的指标数据项，输出经过三轮自变量筛选的建模数据集；训练航班延误预测模型，并应用到自变量数据集中对当年的航班延误情况进行预测，输出的预测结果包括每个航班是否延误的布尔预测以及每个航班延误的概率预测，从而实现航班延误态势预测。本发明对数据特征按影响力进行降维，在运用于实际应用场景时，即使在算力有限条件下，仍然能适用于大数据训练模型和实现预测能力。
主权项：1.基于多重筛选的LSTM神经网络的航班延误预测方法，其特征在于，包括如下步骤：步骤1、对原始数据进行预处理并生成探索性数据分析数据集；步骤2、对探索性数据分析数据集进行探索性数据分析，筛选出与延误强相关的指标数据项，输出经过第一轮自变量筛选的由该指标数据项组成的初级建模数据集；将初级建模数据集分别经过factorize独热编码和dummy独热编码后，形成factorize建模数据集和dummy建模数据集，并分别代入相关性热力图中检测每个自变量之间是否存在共线问题，再使用方差膨胀系数VIF检测单个变量相互组合后是否会存在组合后的共线问题，经过两次共线检测和处理共线变量后，输出第二轮自变量筛选后的二级建模数据集；并将二级建模数据集代入逻辑回归模型，使用逻辑回归进行第三轮自变量筛选，筛选出强相关的显著自变量，输出三级建模数据集；所述二级和三级建模数据集分别包括factorize建模数据集和dummy建模数据集；步骤3、建立航班延误预测模型，使用平均随机梯度下降算法LSTM神经网络模型分别对第三轮自变量筛选后输出的factorize建模数据集和dummy建模数据集进行建模、训练和预测，训练好的航班延误预测模型应用到自变量数据集中对当年的航班延误情况进行预测，输出的预测结果包括每个航班延误与否的布尔预测以及每个航班延误的概率预测，从而实现航班延误态势预测。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 南京中科航港技术有限公司 基于多重筛选的LSTM神经网络的航班延误预测方法、系统和存储介质
免责声明
1、本报告根据公开、合法渠道获得相关数据和信息，力求客观、公正，但并不保证数据的最终完整性和准确性。
2、报告中的分析和结论仅反映本公司于发布本报告当日的职业理解，仅供参考使用，不能作为本公司承担任何法律责任的依据或者凭证。
主营中国专利交易买卖与专利转让许可,高校科技成果推广与科技成果转化,知识产权运营管理与平台开发,科技人才专家库与科技猎头等科技服务
开放平台
担保交易
惠及多方
会员特惠
专属平台
适合多方
数据共享
功能齐全
皖公网安备 34010402703815号