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在如今的民航运行体系里,航班延误已经成了机场和航空公司为了提高效率与控制成本的主要研究目标。为了构建更准确的离港航班延误时间预测模型,首先分析了导致离港航班延误发生的主要因素,并利用皮尔逊相关度系数对各因素进行相关性分析。其次基于基本BP(back propagation)神经网络算法,构建离港航班延误时间预测模型,并进行优化;然后采用自动编码器(AutoEncoder)对BP算法进行改进;接着构建了基于支持向量机(support vector machine, SVM)的预测模型并与优化后的BP模型进行对比;最后基于上海浦东机场实际历史航班数据进行仿真检验,验证了本文优化模型的准确性和高效性。 相似文献
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数据孤岛一直是我国政府信息化建设的顽疾。不同部门之间的信息得不到有效的共享,严重影响了数据的使用效率和信息化的整体效益。2002年,国务院信息化工作办公室联合国家税务总局、国家工商行政管理总局和国家质量监督检验检疫总局等单位,联合印发了《关于开展企业基础信息交换试点的通知》(国信办[2002]62号),决定在北京、青岛、杭州、深圳开展了企业基础信息交换试点工作。2003年10月,在先期试点的基础上,经请示国务院领导同志同意, 相似文献
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