10.3969/j.issn.2095-2783.2016.19.011
大数据时代下的航班延误组合预测
为更加准确地预测航班的延误率,基于2015年7月国内所有29.89万次航班数据,对大数据进行数据挖掘处理,筛选可利用的数据,然后对数据进行定量化处理,用量化后的数据进行延误预测.首先,对航班数据进行预处理,并通过影响因素分析确定航班延误的主要影响因素;然后,基于最小二乘法进行参数标定,建立组合预测模型预测航班延误率.采用SPSS对组合预测模型进行求解与检验,得出7月份航班的延误率为43.33％,而全国航班的实际延误率为46.79％,验证得出航班延误判断正确率高达81.86％;组合预测模型对8月份的航班的预测结果显示,该模型是可行的.结果表明,组合预测模型能有效预测航班延误情况,能为航空公司、机场提供快速的短时航班延误决策.
航空运输、大数据、航班延误率、组合预测模型、航班预测
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TP391.9(计算技术、计算机技术)
国家自然科学基金资助项目71571182;教育部人文社科青年基金资助项目14YJC630185
2017-04-06（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）
共5页
2205-2208,2242
