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与
信息技术信息化计算机应用
基于IndRNN的机场起飞航班延误预测模型研究
11
司毅洋吕娜
摘要由于没有综合考虑天气等突发状况，导致航班延误预测结果存在一定的偏差，降低用户飞行体验，对此，
提出基于IndRNN的机场起飞航班延误预测模型研究方法。起飞航班延误划分为4个等级，利用ReLU
激活函数代替IndRNN网络中的sigmod、tanh激活函数，使得每个神经元都有其独立的时空特征；分
离所有神经元，避免梯度出现消失爆炸的情况；经过数据读取、数据预处理、数据融合等一系列操作后，
完成航班延误预测模型的构建。通过开展对比仿真实验，在4项评判指标下，所提方法均展现出了优秀
的预测性能，且预测延误航班数、延误时间与实际值非常接近。
关键词IndRNN网络；起飞航班延误预测；ReLU激活函数；传播梯度；数据预处理
doi：10.3969/j.issn.1672-9528.2024.06.025
0引言对此，吴仁彪等人[1]提出利用CBAM-CondenseNet实
现对航班的延误预测。首先，分析航空系统中因航班延误产
近年来，我国航班数量出现了大幅度增长，航班运输网
生的波及现象，得到受影响的航班链；然后，对航班链中的
络也越来越庞大、繁杂，因天气、飞机故障等原因导致的航
数据进行清洗，将其中的机场数据与航班数据进行融合；最
班延误现象屡见不鲜，由此产生了巨大的经济损失。因此，
后，对融合后的结果通过CBAM-CondenseNet算法完成特征
展开对机场离港航班的延误预测是非常有必要的，可以在一
提取，并结合Softmax分类器划分航班延误等级，完成预测。
定程度上帮助航空公司、机场以及相关单位制定延误解决方
该方法仅对受影响的航班进行分析，没有考虑其他航班可能
案，降低延误出现的次数，降低因延误产生的经济损失。
遇到的突发状况，适用范围较为狭隘。张成伟等人[2]通过分
析离港航班计划，确定某航班出现延误的情况，完成预测。
1.新乡工程学院信息工程学院河南新乡453000
参考文献：[8]李昕泽.基于图神经网络的社区发现方法研究[D].北京:
[1]崔宇童,牛强,王志晓.基于信号传递的半监督谱聚类社北方工业大学,2023.
区发现算法[J].计算机工程与设计,2018,39(5):1201-1205+[9]YEX,SAKURAIT.Robustsimilaritymeasureforspectral
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