基于融合先验知识SVM的航班延误预警模型

• 作者: 王建东 陈海燕 顾彬
• 来源期刊: 南京航空航天大学学报
• 学科: 工学
• 关键词: 航班延误 预警模型 支持向量机 先验知识
• 年，卷（期）: 2009,（2）
• 页码范围: 243-247
• 页数: 5页
• 分类号: TP18
• 字数: 4450字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1005-2615.2009.02.020

摘要

针对日益严重的航班延误问题,有必要通过预警机制减少其负面影响,对机场各时段延误程度的预警其实质是一个多类分类问题.利用先验知识确定了一种新的基于相对紧密度的方法来计算各样本的权值,并将其融合到支持向量机模型中,进而结合一对一法(OAO)形成一种一对一加权间隔支持向量机(OAO-WMSVM),用以实现一个多级航班延误预警模型.实验证明,用OAO-WMSVM建立的预警模型能有效判定机场各时段的延误等级;同时还证明,融合了先验知识的SVM比标准SVM具有更好的分类性能.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	王建东	南京航空航天大学信息科学与技术学院	158	1573	21.0	31.0
2	陈海燕	南京航空航天大学信息科学与技术学院	37	269	7.0	15.0
3	顾彬	南京航空航天大学信息科学与技术学院	6	67	4.0	6.0