基于深度学习的离港航班延误预测模型研究

为了对离港航班延误进行有效预测,在融合航班数据和气象数据的基础之上,提出一种基于深度学习的离港航班延误预测模型。针对航班延误数据集的非平衡特性,提出利用焦点损失函数来减轻非平衡数据集对模型的影响;针对小数据集时模型预测效果不佳问题,提出了一种简单的数据集增强方法,在一定程度上提高了模型的预测精度。以成都双流机场的相关数据对模型进行仿真实验,结果表明模型可以达到85%以上预测精度,具有一定的实际价值。