基于深度神经网络的航班保障时间预测研究

• 作者: 朱慧 李彪 罗谦 邢志伟
• 来源期刊: 系统仿真学报
• 学科: 工学
• 关键词: 航空运输 航班地面保障 时间预测 深度神经网络 高斯模型
• 年，卷（期）: 2020,（4）
• 所属期刊栏目: 国民经济仿真
• 页码范围: 678-686
• 页数: 9页
• 分类号: V351.11|TP183
• 语种: 中文
• DOI: 10.16182/j.issn1004731x.joss.18-0459

摘要

航班地面保障时间预测是提高机场运行保障效率和决策能力的关键问题之一.考虑到服务流程的复杂性和特殊性,建立了航班地面保障资源到位时间的高斯概率模型,提出了一种基于深度神经网络的航班地面保障时间预测模型,并根据保障数据规律性变化调节模型参数,减小不确定性因素产生的泛化误差.研究结果表明,单航班预测结果的平均绝对误差比多航班小4.479 min,模型评价分数达到了94.608,且预测精度比传统BP神经网络和贝叶斯网络方法高3％～5％.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	邢志伟	中国民航大学电子信息与自动化学院	43	139	7.0	10.0
2	罗谦	中国民航局第二研究所工程技术研究中心	20	44	4.0	6.0
3	朱慧	中国民航大学电子信息与自动化学院	9	18	2.0	4.0
4	李彪	中国民航大学电子信息与自动化学院	7	6	1.0	2.0