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申请/专利权人：中国民航大学
摘要：本发明公开了基于知识和数据双驱的航班延误预测方法和系统，所述预测方法包括：根据ATMAP算法将获取的METAR报文数据生成新特征数据；根据获取的航班数据和AWOS气象数据构建关联规则库、知识模型；根据前序选择算法选择基模型，构建数据模型；根据选择的最佳元模型、数据模型和知识模型生成集成学习模型；根据新特征数据、航班数据和AWOS气象数据生成融合数据集；设定集成学习模型的各基模型参数，通过融合数据集得到的新数据集对各基模型训练，生成航班延误预测模型；本发明将生成的新特征数据、航班数据和AWOS气象数据进行融合构造新数据集，实现了知识注入；通过集成学习方法，提高了航班延误预测模型的预测准确度和预测性能。
主权项：1.一种基于知识和数据双驱的航班延误预测方法，其特征在于，包括步骤：S11、获取METAR报文数据、航班数据和AWOS气象数据；S12、根据ATMAP算法将所述METAR报文数据生成注入专家知识的新特征数据；根据所述航班数据和所述AWOS气象数据通过FP-Growth关联分析算法构建关联规则库，构建知识模型；S13、根据基于熵E差异度的前序选择算法选择基模型，构建数据模型；S14、选择最佳元模型，并根据所述最佳元模型、所述数据模型和所述知识模型生成集成学习模型；S15、将所述新特征数据、所述航班数据和所述AWOS气象数据进行融合生成融合数据集；S16、对所述融合数据集进行预处理，得到包括训练集、验证集和测试集的新数据集；S17、设定所述集成学习模型的各基模型参数，通过所述新数据集对各所述基模型进行训练，生成基于知识和数据双驱的航班延误预测模型。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 中国民航大学 基于知识和数据双驱的航班延误预测方法和系统
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