基于Skip-LSTM的机场群延误预测模型

• 作者: 刘芳 屈景怡 张雄威 杨俊 渠星
• 来源期刊: 信号处理
• 学科: 工学
• 关键词: 机场群延误预测 跳过门的长短时记忆网络 时间相关性 数据处理
• 年，卷（期）: 2020,（4）
• 所属期刊栏目: 应用
• 页码范围: 584-592
• 页数: 9页
• 分类号: TP183|TP393
• 字数: 5696字
• 语种: 中文
• DOI: 10.16798/j.issn.1003-0530.2020.04.012

摘要

针对目前机场群发展不平衡,国际枢纽机场的延误率居高不下,航班时刻短缺,资源紧张,而区域枢纽机场却存在资源空闲的问题,提出一种基于跳过门的长短时记忆网络(Skip-LSTM,Skip Long Short Term Memory)的机场群延误预测模型.该模型首先将机场群中各个机场的信息,机场群航班信息以及机场群地区的气象信息进行融合及处理,然后搭建Skip-LSTM网络对融合后的数据信息进行特征提取,最后利用Softmax分类器对机场群的延误状况进行分类预测.Skip-LSTM网络在传统的长短时记忆网络(LSTM,Long Short Term Memory)的基础上增加了Skip门,能更加充分地提取机场群数据信息的时间相关性,获得更高的准确率.实验结果表明,基于Skip-LSTM的机场群延误预测模型的准确率可达95.35％,预测性能优于传统的网络模型,能对机场群的延误状况进行有效的预测.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	屈景怡	中国民航大学天津市智能信号与图像处理重点实验室	23	101	5.0	8.0
2	渠星	中国民航大学天津市智能信号与图像处理重点实验室	2	5	1.0	2.0
3	杨俊	中国民航大学天津市智能信号与图像处理重点实验室	6	21	3.0	4.0
4	刘芳		1	0	0.0	0.0
5	张雄威		1	0	0.0	0.0