基于LWSVR的繁忙机场航班滑出时间预测

• 作者: 姜松岳 罗晓 罗谦 邢志伟
• 来源期刊: 系统仿真学报
• 学科: 交通运输
• 关键词: 滑出时间 局部回归 加权支持向量回归 K最近邻 高斯加权函数
• 年，卷（期）: 2020,（5）
• 所属期刊栏目: 国民经济仿真
• 页码范围: 927-935
• 页数: 9页
• 分类号: U8|TP391.9
• 语种: 中文
• DOI: 10.16182/j.issn1004731x.joss.18-0598

摘要

针对繁忙机场航班滑出时间预测准确率低的问题,结合局部回归和加权支持向量回归,提出基于局部加权支持向量回归的离港航班滑出时间预测模型.该模型采用K最近邻方法,减小训练样本集容量,并为每个预测样本构建一个预测模型.通过计算训练样本与预测样本间的马氏距离,来优化加权支持向量回归中高斯核加权函数的带宽参数,获得加权系数.结合某机场离港航班数据仿真分析,实验结果表明模型在误差允许范围内的预测准确率达到83.33％,模型更加稳定.

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		34	163	7.0	11.0
3	罗晓		7	28	3.0	5.0
4	姜松岳	中国民航大学电子信息与自动化学院	2	0	0.0	0.0