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基于GMM的单航空公司安检区旅客到达模型
1
作者
于之靖
包邻淋
罗谦
《中国民航大学学报》
CAS
2017年第2期46-50,共5页
运用高斯混合分布模型对某航空公司安检区旅客到达分布进行拟合分析。采用极值聚类的方法获取EM求解算法的初验分布,经过多次迭代后求得参数解。在实验环节采用某航空公司真实值机输出数据进行实验验证,结果表明GMM对单航班安检区旅客...
运用高斯混合分布模型对某航空公司安检区旅客到达分布进行拟合分析。采用极值聚类的方法获取EM求解算法的初验分布,经过多次迭代后求得参数解。在实验环节采用某航空公司真实值机输出数据进行实验验证,结果表明GMM对单航班安检区旅客到达分布的拟合精度达到90%以上,比常用拟合方法提高了15%以上。在分峰不明显的情况下,E value-GMM与K means-GMM拟合精度相比提高了5%左右。
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关键词
单航空公司
高斯混合分布
EM算法
极值聚类
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题名
基于GMM的单航空公司安检区旅客到达模型
1
作者
于之靖
包邻淋
罗谦
机构
中国民航大学电子信息与自动化学院
中国民航局第二研究所
出处
《中国民航大学学报》
CAS
2017年第2期46-50,共5页
基金
国家自然科学基金项目(U1333122
U1533203)
+3 种基金
国家科技支撑计划(2012BAG04B02)
中央高校基本科研业务费专项(3122014P003)
四川省科技支撑计划项目(2016GZ0068)
成都市战略性新兴产品研发补贴项目(2015-CP01-00158-GX)
文摘
运用高斯混合分布模型对某航空公司安检区旅客到达分布进行拟合分析。采用极值聚类的方法获取EM求解算法的初验分布,经过多次迭代后求得参数解。在实验环节采用某航空公司真实值机输出数据进行实验验证,结果表明GMM对单航班安检区旅客到达分布的拟合精度达到90%以上,比常用拟合方法提高了15%以上。在分峰不明显的情况下,E value-GMM与K means-GMM拟合精度相比提高了5%左右。
关键词
单航空公司
高斯混合分布
EM算法
极值聚类
Keywords
single airline
Gaussian mixture distribution
EM algorithm
extremum clustering
分类号
V351.17 [航空宇航科学与技术—人机与环境工程]
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题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于GMM的单航空公司安检区旅客到达模型
于之靖
包邻淋
罗谦
《中国民航大学学报》
CAS
2017
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