基于Catboost算法的航班延误预测研究

近年来国家民航行业正处于高速发展期,航班延误带来的影响不断显现,为此航空公司及乘客对航班延误的时间预测有着更迫切的需求。本文采用Catboost算法来预测航班延误,使用美国交通统计局(BST)发布的以亚特兰哈兹菲尔德-杰克逊机场(ATL)为预测点的航班数据,通过数据预处理进行数据清洗,提取出关键类别型特征,并利用网格搜索及交叉验证实现模型参数优化。通过对R-Squared、MAE、训练时间等回归指标进行实验,Catboost算法与LightGBM、XGBoost算法相比,具有更高的预测精度和更短的训练时间。

网络模拟器和真实设备在网络实训课程中的应用研究

在计算机网络实验实训课程的教学过程中,会使用Cisco Packet Tracer模拟器软件进行仿真实验,但完全依赖模拟器软件进行教学存在一些弊端。通过对课程进行改革,将模拟器软件和真实设备结合使用,能够培养学生的动手能力,全面提高学生的综合素质。笔者重点探讨了网络模拟器和真实设备在网络实训课程中的应用。