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基于时效信息和深度学习的离港航班延误预测方法

摘要

本发明公开了基于时效信息和深度学习的离港航班延误预测方法,涉及计算机预测技术领域,利用深度神经网络模型,结合时效航班信息数据和时效气象数据,采用离港航班延误预测模型对航班延误情况进行预测,利用真实数据开展数值试验,结果表明所构建的延误预测模型可以在较短时间内获得较高的航班延误预测精度,并且具有较大的航班延误预测时效;同时随着延误时间阈值的增加,预测精度不断提高,损失值不断降低;尤其以60分钟为阈值时,模型的预测精度可以达到91.26%,说明了本发明方法的有效性。

著录项

  • 公开/公告号CN110796315A

    专利类型发明专利

  • 公开/公告日2020-02-14

    原文格式PDF

  • 申请/专利权人 中国民用航空飞行学院;

    申请/专利号CN201911066077.8

  • 发明设计人 徐海文;付振宇;傅强;史家财;

    申请日2019-11-04

  • 分类号

  • 代理机构西安铭泽知识产权代理事务所(普通合伙);

  • 代理人耿路

  • 地址 618399 四川省广汉市南昌路四段46号

  • 入库时间 2023-12-17 06:38:44

法律信息

  • 法律状态公告日

    法律状态信息

    法律状态

  • 2020-03-10

    实质审查的生效 IPC(主分类):G06Q10/04 申请日:20191104

    实质审查的生效

  • 2020-02-14

    公开

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