【摘 要】
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航路点流量过大不仅会造成空中航线网络的局部负载过高,还会在飞行安全与运行效率方面产生无穷的风险和隐患。所以,准确地预测航路点流量可以为制定航班增量政策,确保空中交通流量均衡有序、航班运行通畅起到重要的支撑作用。本文基于机器学习XGBoost算法构建航路点流量预测模型,将航路点类型、航路点连接节点数、航路点历史流量作为关键因素,预测航路点逐小时流量,与真实值对比,验证了模型的可靠性。最后结果表明,该模型整体预测精度较高,对大流量航路点的预测结果表现最佳。
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航路点流量过大不仅会造成空中航线网络的局部负载过高,还会在飞行安全与运行效率方面产生无穷的风险和隐患。所以,准确地预测航路点流量可以为制定航班增量政策,确保空中交通流量均衡有序、航班运行通畅起到重要的支撑作用。本文基于机器学习XGBoost算法构建航路点流量预测模型,将航路点类型、航路点连接节点数、航路点历史流量作为关键因素,预测航路点逐小时流量,与真实值对比,验证了模型的可靠性。最后结果表明,该模型整体预测精度较高,对大流量航路点的预测结果表现最佳。
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