基于KNN和SVR的航班滑出时间预测

• 作者: 冯霞 孟金双
• 来源期刊: 西南交通大学学报
• 学科: 航空航天
• 关键词: 滑出时间预测 K最近邻 支持向量回归 离港航班 滑行延误
• 年，卷（期）: 2017,（5）
• 页码范围: 1008-1014
• 页数: 7页
• 分类号: V351
• 字数: 5507字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.0258-2724.2017.05.023

摘要

针对大型繁忙机场粗放式预估航班滑出时间可能带来的场面交通不畅、运行效率不高等问题,基于K最近邻(KNN)和支持向量回归(SVR),构建了离港航班滑出时间预测模型.该模型采用KNN方法,考虑滑行距离、滑出过程中同一跑道正在滑出航班数、撤轮档后15 min内推出航班数等因素,预测得到航班滑出期间使用同一跑道的起降航班数;基于该预测结果,结合滑出距离和撤轮档前15 min同一跑道平均滑出时间等因素,采用SVR预测航班滑出时间.使用首都机场航班运行数据对模型进行检验,结果表明:在误差范围为±3 min内,平均预测准确率可达79.86%.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	孟金双	中国民航大学计算机科学与技术学院	2	9	2.0	2.0