基于聚类分析的航班油耗组合估计

摘要：

针对碳排放报告中燃油消耗数据存在单个不连续缺失和连续缺失2类数据,使用单一方法估计误差大的问题,提出一种基于聚类分析的组合估计方法.该方法首先采用K-medoids聚类算法将数据归类为单个不连续缺失数据以及连续缺失数据,然后使用NB方法对单个不连续数据进行估计填充,使用DTW方法对连续缺失数据估计填充,最后分别在1％、2％以及3％均方根误差时进行估计结果评价.实验结果表明:基于聚类分析的NB-DTW组合方法能有效降低估计误差,在1％、2％以及3％均方根误差时比NB方法分别降低了9.3％、12.1％、12.96％,比DTW方法分别降低了35.46％、43.62％、55.04％.

关键词：油耗估计、聚类分析、朴素贝叶斯、动态时间规整、数据缺失

分类号：TP391(计算技术、计算机技术)

资助基金：国家自然科学基金61703406

在线出版日期：2022-08-24（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共5页

页码：65-69