| 基于风险偏好调整的随机森林算法的航班航程油量预测 |
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| 引用本文： | 吴子轩,张宁,高凯烨,彭锐.基于风险偏好调整的随机森林算法的航班航程油量预测[J].航空学报,2022,43(2):287-296. |
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| 作者姓名： | 吴子轩 张宁 高凯烨 彭锐 |
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| 作者单位： | 厦门航空有限公司 数字委员会,厦门 361006;北京信息科技大学 经济管理学院,北京 100192;中国科学院 数字与系统科学研究院,北京 100190;北京工业大学 经济管理学院,北京 100124 |
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| 基金项目： | 国家自然科学基金(72001027)；;北京市教委科技一般项目(KM202111232007)；;厦门市重大科技项目(3502Z20201019)~~； |
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| 摘 要： | 燃油成本是航空公司的最主要成本之一,对航空公司的利润率影响巨大.航空燃油中携带量最多的是航程油.合理地预测和优化航程油量可以有效地降低航班额外燃油携带量,并提升机队燃油经济性和有效商业载荷.然而,以往的燃油预测研究数据来源较为单一、适用的运行场景和机型较为有限,从而导致难以得到推广应用.更重要的是,以往研究也未解决航班...
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| 关 键 词： | 预测 机器学习 航程油量 风险偏好 航空运输 航空大数据 |
Flight trip fuel volume prediction based on random forest with adjustment to risk preference |
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| WU Zixuan,ZHANG Ning,GAO Kaiye,PENG Rui.Flight trip fuel volume prediction based on random forest with adjustment to risk preference[J].Acta Aeronautica et Astronautica Sinica,2022,43(2):287-296. |
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| Authors: | WU Zixuan ZHANG Ning GAO Kaiye PENG Rui |
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