文件名称:
基于区域残差和LSTM网络的机场延误预测模型
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文件大小: 1mb
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上传时间: 2021-01-14
详细说明：针对目前民航运输业对机场延误预测高精度的要求，提出一种基于区域残差和长短时记忆（RR-LSTM）网络的机场延误预测模型。首先，将机场的属性信息、气象信息和相关运行航班信息进行融合；然后，利用RR-LSTM 网络对融合后的机场数据集进行特征提取；最后，构建 Softmax 分类器对机场延误分类预测。所提RR-LSTM网络模型既能有效提取机场延误数据的时间相关性，又能避免深层LSTM网络的梯度消失问题。实验结果表明，RR-LSTM网络模型预测准确率可达95.52%，取得了比传统网络模型更好的预测效果。其中，融合机场的气象信息和相关运行航班信息后，预测准确率可提高约11%。
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