基于貝葉斯網(wǎng)絡(luò)和數(shù)據(jù)挖掘的航班延誤預(yù)測(cè)方法
資料介紹
對(duì)現(xiàn)有航班延誤預(yù)測(cè)方法較少?gòu)闹付ê桨嘤?jì)劃延誤預(yù)測(cè)角度進(jìn)行分析,提出一種研究離港航班計(jì)劃中指定某航班計(jì)劃發(fā)生廷誤情況的預(yù)測(cè)方法。首先,分析大量航班歷史運(yùn)行數(shù)據(jù),挖掘數(shù)據(jù)內(nèi)在特征。其次,通過(guò)建立航班數(shù)據(jù)的貝葉斯網(wǎng)絡(luò)分析模型,得到不同條件下航班延誤情況的概率分布;以動(dòng)態(tài)貝葉斯網(wǎng)絡(luò)( Dynamic Bayesian Networks,DBN推理為主要建模方法,研究了動(dòng)態(tài)貝葉斯網(wǎng)絡(luò)推理和仿真過(guò)程,提岀了一種用于構(gòu)建航班延誤預(yù)測(cè)模型的新方法建立了實(shí)際航班數(shù)據(jù)的隱馬爾可夫( Hidden markov Model,HMM)延誤預(yù)測(cè)分析模型,利用隱馬爾可夫模型中解碼問(wèn)題Ⅴ terai算法實(shí)現(xiàn)了指定航班延誤時(shí)間的預(yù)測(cè)。最后,以某航空公司全年航班運(yùn)行數(shù)據(jù)為例進(jìn)行實(shí)例仿真及驗(yàn)證,結(jié)果表明,該方法實(shí)現(xiàn)了航班延誤預(yù)測(cè)對(duì)象的精確性。
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