【摘 要】
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针对目前民航运输业对航班延误高精度预测的需求,该文提出一种基于深度SE-DenseNet的航班延误预测模型。该模型首先将航班信息、相关机场延误信息和天气信息进行数据融合;其
【机 构】
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中国民航大学天津市智能信号与图像处理重点实验室
【基金项目】
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国家自然科学基金联合基金(U1833105);天津市智能信号与图像处理重点实验室开放项目(2017ASP-TJ01)~~
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针对目前民航运输业对航班延误高精度预测的需求,该文提出一种基于深度SE-DenseNet的航班延误预测模型。该模型首先将航班信息、相关机场延误信息和天气信息进行数据融合;其次,利用改进后的SEDenseNet算法对融合后的航班数据集进行自动特征提取;最后,构建Softmax分类器进行航班离港延误等级的预测。该文提出的SE-DenseNet结构融合了DenseNet和SENet二者的优势,既能加强深层信息的传递,避免梯度消失,又可以实现特征提取过程中的特征重标定。实验结果表明,数据融合后,预测准确率较只考虑
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