基于改进GA的神经网络航班保障时间估计

• 作者: 罗谦 邢志伟 韩大浩
• 来源期刊: 计算机工程与设计
• 学科: 工学
• 关键词: 航班保障 服务时间估计 主成分分析 改进遗传算法 BP神经网络
• 年，卷（期）: 2020,（1）
• 所属期刊栏目: 软件与算法
• 页码范围: 107-114
• 页数: 8页
• 分类号: TP391
• 字数: 5693字
• 语种: 中文
• DOI: 10.16208/j.issn1000-7024.2020.01.018

摘要

准确估计航班保障服务时间可以极大提高地面航班保障服务效率.采用主成分分析(PCA)方法降低变量间的相关性,考虑到BP神经网络的网络结构难以确定,且网络初始权重、阈值随机,提出改进的遗传算法来优化BP神经网络的结构,初始权重、阈值,建立自适应多层遗传算法(AMGA)的BP神经网络航班保障服务时间估计模型.为验证所提AMGA-BP算法的性能,以国内某枢纽机场航班保障服务时间作为研究对象,与传统的GA-BP、BP两种算法做对比实验,进行航班保障服务时间估计,实验结果表明,AMGA BP算法比BP算法和GA-BP算法精确度更高.

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	韩大浩	中国民航大学电子信息与自动化学院	1	0	0.0	0.0