【摘 要】
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为充分利用机场延误状态信息的时间相关性,提高机场延误预测精度,提出一种基于混合编码和长短时记忆网络(Long Short Term Memory,LSTM)的机场延误预测方法。该方法首先将机
【机 构】
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中国民航大学天津市智能信号与图像处理重点实验室
【基金项目】
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国家自然科学基金联合基金项目(U1833105);天津市智能信号与图像处理重点实验室开放基金项目(2017ASP-TJ01);中央高校基本科研业务费中国民航大学专项资助项目(3122018D006)
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为充分利用机场延误状态信息的时间相关性,提高机场延误预测精度,提出一种基于混合编码和长短时记忆网络(Long Short Term Memory,LSTM)的机场延误预测方法。该方法首先将机场信息、航班信息和气象信息进行数据预处理,得到机场延误数据;然后,利用LSTM网络对机场延误数据进行特征提取;最后,构建Softmax分类器对机场延误分类预测。实验结果表明,本文基于机场延误数据在数据预处理阶段提出的混合编码方法,可使预测准确率提高约5%。同时,利用LSTM网络来提取数据的时间相关特征信息,网络模型的预
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