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302.
《中国航空学报》2023,36(3):357-367
Flight delay prediction has attracted great interest in civil aviation community due to its significant role in airline planning, flight scheduling, airport operation, and passenger service. Flight delay is affected by numerous factors and irregularly propagates in air transportation networks owing to flight connectivity, which brings critical challenges to accurate flight delay prediction. In recent years, Graph Convolutional Networks (GCNs) have become popular in flight delay prediction due to the advantage in extracting complicated relationships. However, most of the existing GCN-based methods have failed to effectively capture the spatial–temporal information in flight delay prediction. In this paper, a Geographical and Operational Graph Convolutional Network (GOGCN) is proposed for multi-airport flight delay prediction. The GOGCN is a GCN-based spatial–temporal model that improves node feature representation ability with geographical and operational spatial–temporal interactions in a graph. Specifically, an operational aggregator is designed to extract global operational information based on the graph structure, while a geographical aggregator is developed to capture the similar nature among spatially close airports. Extensive experiments on a real-world dataset demonstrate that the proposed approach outperforms the state-of-the-art methods with a satisfying accuracy improvement. 相似文献
303.
旋转部件转动诱导振动信号检测与分析 总被引:1,自引:0,他引:1
阐述了一个典型旋转部件振动时产生诱导振动信号的检测方法。介绍了测试系统,旋转部件振动测点布置和振动信号采集。根据两个样机的实测结果,认为旋转部件的诱导振动信号与旋转部件生产质量、安装精度密切相关,对旋转部件轴承固有特征的理论计算值和实测频谱进行了比较,进而判断轴承是否存在故障,并分析了上、下轴承间振动信号的相关性。 相似文献