基于聚类与贝叶斯网络的航班离港延误预测模型

• 作者: 吴薇薇 李晓霞 石钰婷 韩东
• 来源期刊: 哈尔滨商业大学学报（自然科学版）
• 学科: 交通运输
• 关键词: 离港航班 航班延误 延误预测 聚类分析 贝叶斯网络 混淆矩阵
• 年，卷（期）: 2020,（1）
• 所属期刊栏目: 数理科学
• 页码范围: 110-113,120
• 页数: 5页
• 分类号: U8
• 字数: 4511字
• 语种: 中文

摘要

航班离港延误可能会导致到达延误以及后续航班的延误,有效地预测离港航班延误时间和概率可以最大程度的降低航班延误给旅客、航空公司和机场带来巨大的损失.针对航班离港延误预测问题,设计了一种基于K-means聚类和贝叶斯网络结合的离港航班延误预测模型.采用K-means聚类的方法将影响离港延误各个变量划分成若干区间.在此基础上建立基于贝叶斯网络的航班离港延误预测模型.运用混淆矩阵计算出该模型的预测精度.实例计算对比结果表明,该预测模型能够计算出离港航班延误时间的等级和概率.并且,对比传统的贝叶斯网络预测模型,采用K-means聚类方法对变量区间进行划分,可以明显提高模型的预测精度.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	韩东	南京航空航天大学民航学院	82	617	13.0	21.0
2	吴薇薇	南京航空航天大学民航学院	40	237	9.0	13.0
3	石钰婷	南京航空航天大学民航学院	3	0	0.0	0.0
4	李晓霞	南京航空航天大学民航学院	3	0	0.0	0.0