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申请/专利权人：中国电子科技集团公司第二十八研究所
摘要：本发明提供了一种离港航班滑行时间关键影响因素识别及预测方法，首先基于离港航班滑行过程梳理分析滑行时间影响因素；然后使用RReliefF特征选择算法计算各影响因素的权重，并基于Lasso回归模型和逐步试验法识别关键的滑行时间影响因素，构建离港航班滑行时间关键影响因素集；基于滑行时间关键影响因素集训练构建离港航班滑行时间预测模型，根据离港航班数据对其滑行时间进行预测。本发明使用特征选择方法识别离港航班滑行时间的关键影响因素，去除冗余影响因素，在保障滑行时间预测准确度的同时提高了预测模型的计算效率。
主权项：1.一种离港航班滑行时间关键影响因素识别及预测方法，其特征在于，包括以下步骤：步骤1：分析离港航班在机场场面的滑行过程，梳理汇总对场面离港航班滑行时间有影响的因素，构建离港航班滑行时间初始影响因素集，获取对应数据并对数据进行预处理，获得最终数据样本；步骤2：根据最终样本数据计算滑行时间初始影响因素集中各个因素的影响权重值；步骤3：根据各个因素的影响权重值构建离港航班滑行时间关键影响因素集；步骤4：基于离港航班滑行时间关键影响因素集训练Lasso回归模型，建立离港航班滑行时间预测模型；步骤5：使用建立的离港航班滑行时间预测模型，以滑行时间关键影响因素数据为输入，对离港航班的滑行时间进行预测。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 中国电子科技集团公司第二十八研究所 一种离港航班滑行时间关键影响因素识别及预测方法
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