基于特征筛选和深度神经网络的航班延误预测

为提高航班延误预测效率,提出了一种基于无模型限制特征筛选和深度神经网络的航班延误等级预测模型。首先利用融合科尔莫戈罗夫过滤器实现特征筛选,以减少训练时间提高预测效率;其次利用深度神经网络对航班延误等级进行预测;最后采用真实数据对该模型的有效性进行验证。结果表明:模型可以有效实现航班延误等级预测,在测试集的精度可达到88.65%。