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基于团簇随机连接的CliqueNet航班延误预测模型
屈景怡, 曹磊, 陈敏, 董樑, 曹烨琇
计算机应用
2020, 40 (8):
2420-2427.
DOI: 10.11772/j.issn.1001-9081.2019112061
针对目前民航运输业延误率较高，而传统算法难以解决高精度延误预测的问题，提出一种基于随机连接团簇网络（CliqueNet）航班延误预测模型。该模型首先对航班数据和相关气象数据进行融合；然后，充分利用改进后的网络模型对融合后的数据集进行特征提取；最后，使用Softmax分类器进行航班离港延误各等级的高精度预测。模型的主要特点是：在团簇特征层的随机连接，以及在转换层引入通道和空间注意力残差（CSAR）模块。前者以更为有效的连接方式传递特征信息；后者则对特征信息进行通道和空间维度的双重标定，以提高准确率。实验结果表明，对融合数据进行预测，引入随机连接和CSAR模块后，新模型的准确率分别提高了0.5%、1.3%，最终准确率能达到93.40%。
参考文献 |
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