【摘 要】
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以基于DTW的机场延误特性分析的研究为基础,选择与机场离港延误时间关联性显著的时序因素进行深度学习。通过制定基于航班延误时间频率和基于单航班延误时间两种机场离港延误
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以基于DTW的机场延误特性分析的研究为基础,选择与机场离港延误时间关联性显著的时序因素进行深度学习。通过制定基于航班延误时间频率和基于单航班延误时间两种机场离港延误等级划分方法,利用BP神经网络对机场离港延误等级进行预测。经试验证明,利用与延误时间相关的时序属性对机场离港延误时间进行预测具有可实践性;利用BP神经网络方法,在上述两类延误等级划分方法中,可以取得较好的预测效果。
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