基于XGBoost的航班延误预测

• 作者: 庄刚强 王欣
• 来源期刊: 现代计算机
• 关键词: 航班延误预测 XGBoost算法 梯度提升决策树 随机森林
• 年，卷（期）: 2020,（27）
• 所属期刊栏目: 研究与开发
• 页码范围: 37-41
• 页数: 5页
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1007-1423.2020.27.007

摘要

航班延误是衡量空中交通网络运行性能的重要指标,因此航班延误预测有着重要的实际意义.以亚特兰哈兹菲尔德-杰克逊机场(ATL)的航班数据作为实验数据集,应用数据预处理技术清洗数据,应用特征工程降低冗余.提出采用XGBoost回归算法对航班延误进行预测,通过网格搜索和交叉验证方法实现模型的参数优化.实验结果表明,与随机森林、GBDT算法相比,改进的XGBoost算法在R-Squared、MAE、RMSE指标方面均优于比较算法,表现出较高的预测精度.