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10.16097/j.cnki.1009-6744.2020.03.030

基于EEMD-ELM的航班运行风险混沌预测

引用
针对航班运行风险可靠预测方案,以某航空公司2016—2018年航班运行风险数据为基准,通过相空间重构,序列混沌特征的识别,构建基于极端学习机(ELM)的航班运行风险混沌短期预测模型,基于集成经验模态分解(EEMD)阈值降噪方法进行改进;最后,计算风险预测结果,分析不同方式下的预测精度.结果表明:航班运行风险时间序列具有混沌特征,EEMD方法可抑制序列本征模态函数(IMF)的模态混叠现象;经由EEMD阈值降噪处理后,短期预测结果的修正平均绝对百分误差(MAPE)值显著下降.证实本文航班运行风险预测方案可行且有效.

航空运输、风险预测、混沌时间序列、航班运行风险、极端学习机、经验模态分解

20

V355.2(航空港(站)、机场及其技术管理)

国家自然科学基金;国家重点研发计划

2020-07-07(万方平台首次上网日期,不代表论文的发表时间)

共8页

198-205

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1009-6744

11-4520/U

20

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