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基于梯度提升决策树的航班延误分类预测

Classification of Flight Delay Based-on GBDT

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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.

刘金元、丁勇、李涛

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潍坊科技学院教务处,山东寿光262700

潍坊科技学院通识学院,山东寿光262700

航班延误 梯度提升决策树 预测

2016年度潍坊市软科学研究课题2017年度山东省高等学校科技计划项目

2016RKX033J17RA230

2018

数学的实践与认识
中国科学院数学与系统科学研究院

数学的实践与认识

CSTPCD北大核心
影响因子：0.349
ISSN：1000-0984
年,卷(期)：2018.48(4)
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