基于Bi-IndRNN和PSO的航班延误预测

• 作者: 王辉 刘杰
• 学科: 航空航天
• 关键词: 航班延误预测 独立循环神经网络 双向循环神经网络 粒子群算法
• 年，卷（期）: 2022,（3）
• 所属期刊栏目: 计算方法
• 页码范围: 15-19
• 页数: 4页
• 分类号: TP181,V355
• 语种: 中文

摘要

针对普通循环神经网络在航班延误预测问题上精度不高、调试时间长的问题，提出基于Bi-IndRNN和粒子群的机场短期航班延误预测模型。模型采用Bi-IndRNN结构作为预测模型，使用粒子群算法对模型超参数进行全局寻优，使模型不仅能够处理长序列的数据，还能够高效率地选择合适的参数，使其预测准确度更高。实验在2018年国内某机场航班延误数据集上构建预测模型，并对所提模型预测结果与其他预测模型预测结果进行比较分析。结果表明，提出的预测模型提高了航班延误预测的准确率。