| 考虑雷暴气象细分因子的航班延误集成学习预测 |
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| 引用本文： | 王宗博,包杰,单小轩,康嘉伟,陈奕轩. 考虑雷暴气象细分因子的航班延误集成学习预测[J]. 航空计算技术, 2022, 52(3): 52-56. DOI: 10.3969/j.issn.1671-654X.2022.03.012 |
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| 作者姓名： | 王宗博 包杰 单小轩 康嘉伟 陈奕轩 |
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| 作者单位： | 南京航空航天大学,江苏 南京211000 |
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| 基金项目： | 国家重点研发计划;国家自然科学基金;青年科技创新基金项目 |
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| 摘 要： | 雷暴天气对机场航班延误的影响较为显著，早期的航班延误预测模型通常将雷暴的影响因素看作单一的0-1变量，缺乏对雷暴气象因子的进一步细分，导致现有航班延误模型在恶劣天气下的预测效果不佳。选取国内两个机场全年的航班计划数据，基于机场的天气雷达数据提取了12个雷暴气象细分因子。在此基础上，采用随机森林算法计算各雷暴气象细分因子...
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| 关 键 词： | 航班延误预测 雷暴气象因子 集成学习 随机森林 重要度分析 |
Ensemble Learning Prediction of Flight Delay Considering Thunderstorm Meteorological Factors |
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| WANG Zong-bo,BAO Jie,SHAN Xiao-xuan,KANG Jia-wei,CHEN Yi-xuan. Ensemble Learning Prediction of Flight Delay Considering Thunderstorm Meteorological Factors[J]. Aeronautical Computer Technique, 2022, 52(3): 52-56. DOI: 10.3969/j.issn.1671-654X.2022.03.012 |
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| Authors: | WANG Zong-bo BAO Jie SHAN Xiao-xuan KANG Jia-wei CHEN Yi-xuan |
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