【摘 要】
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针对当前民航延误问题仍然十分突出的现状,将航班发生短期延误的时长及其发生概率视为一种风险问题,考虑恶劣天气影响,将航班随外部运行环境的随动性变化与挖掘航班历史数据结合,对该风险进行评估预测。选用主成分分析法对众多因素进行分析和筛选,确定延误的关键影响因素,作为分类预测算法的样本属性。采用KNN算法建模,结合历史航班运行数据和天气数据,对机场短期内离港的单航班起飞延误状况及风险值进行预测。实验结果表
【基金项目】
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南京航空航天大学研究生创新基地（实验室）开放基金项目（kfjj20190707）；
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针对当前民航延误问题仍然十分突出的现状,将航班发生短期延误的时长及其发生概率视为一种风险问题,考虑恶劣天气影响,将航班随外部运行环境的随动性变化与挖掘航班历史数据结合,对该风险进行评估预测。选用主成分分析法对众多因素进行分析和筛选,确定延误的关键影响因素,作为分类预测算法的样本属性。采用KNN算法建模,结合历史航班运行数据和天气数据,对机场短期内离港的单航班起飞延误状况及风险值进行预测。实验结果表明,主成分分析法能够在变量间存在信息重叠的情况下较为准确地找出关键因子,在此基础上采用KNN算法对航班延误风险进行预测,能够取得较好效果,具有实际应用意义。
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