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基于地面保障流程的过站航班延误预测方法
1
作者
羊钊
陈怡欣
张智杰
《重庆交通大学学报(自然科学版)》
CAS
CSCD
北大核心
2023年第9期122-129,154,共9页
目前民航航班持续高位运行,航班过站时机场、空管、航司多方同时交织参与,高峰时段机场地面保障系统满负荷运转,航班正点率难以提升。为了提前感知过站航班在地面保障时多流程进行协作时产生的延误,针对航班作业流程节点的相关特征,提...
目前民航航班持续高位运行,航班过站时机场、空管、航司多方同时交织参与,高峰时段机场地面保障系统满负荷运转,航班正点率难以提升。为了提前感知过站航班在地面保障时多流程进行协作时产生的延误,针对航班作业流程节点的相关特征,提出基于地面保障流程的过站航班延误预测方法。将航班保障流程构建为图网络结构,采用各流程节点上处理后的时间特征作为图卷积神经网络的各节点特征,针对节点特征采用多种聚合传递方式并进行集成,实现航班延误预测精度的提升。结果表明,提出的航班延误预测方法的平均预测误差降低至7.11 min,具有更好的泛化能力。
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关键词
交通运输工程
航班保障流程
时间特征处理
图神经网络集成
过站
航班
延误预测
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题名
基于地面保障流程的过站航班延误预测方法
1
作者
羊钊
陈怡欣
张智杰
机构
南京航空航天大学通用航空与飞行学院
南京航空航天大学民航学院
出处
《重庆交通大学学报(自然科学版)》
CAS
CSCD
北大核心
2023年第9期122-129,154,共9页
基金
国家自然科学基金项目(52172328)。
文摘
目前民航航班持续高位运行,航班过站时机场、空管、航司多方同时交织参与,高峰时段机场地面保障系统满负荷运转,航班正点率难以提升。为了提前感知过站航班在地面保障时多流程进行协作时产生的延误,针对航班作业流程节点的相关特征,提出基于地面保障流程的过站航班延误预测方法。将航班保障流程构建为图网络结构,采用各流程节点上处理后的时间特征作为图卷积神经网络的各节点特征,针对节点特征采用多种聚合传递方式并进行集成,实现航班延误预测精度的提升。结果表明,提出的航班延误预测方法的平均预测误差降低至7.11 min,具有更好的泛化能力。
关键词
交通运输工程
航班保障流程
时间特征处理
图神经网络集成
过站
航班
延误预测
Keywords
traffic and transportation engineering
flight guarantee process
time feature processing
graph neural network integration
transit flights
delay prediction
分类号
V351 [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
基于地面保障流程的过站航班延误预测方法
羊钊
陈怡欣
张智杰
《重庆交通大学学报(自然科学版)》
CAS
CSCD
北大核心
2023
0
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