基于梯度提升决策树的航班延误分类预测

摘要：

考虑航空交通网络状态特征对航班延误的影响,将上游的航班延误状态特征加入到预测因素中,并使用梯度提升决策树(Gradient Boost Decision Tree,GBDT)的方法构建了航班延误预测模型.与以往的决策树算法、SVM分类算法、RF算法相比,GBDT算法在航班延误分类预测上具有更高的准确度,可有效提高机场运行管理效率.

关键词：航班延误、梯度提升决策树、预测

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资助基金：2016年度潍坊市软科学研究课题“潍坊市教育投入对经济影响的实证研究”2016RKX033;2017年度山东省高等学校科技计划项目“山东省旅游与生态环境协调发展的评价与相关性研究”J17RA230

在线出版日期：2018-09-14（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共7页

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