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- 基于机器学习的航空公司乘客满意度预测
- 作者： 刘宇波 来源： 科技创业月刊 年份： 2022 文献类型 ： 期刊 关键词： 机器学习 满意度 预测 Python
- 描述： 利用Python中的pandas库、numpy库和matplotlib库对数据进行预处理和分析可视化，然后运用机器学习分类算法对数据进行建模，最后对预测结果进行分析。该建模可对用户满意度进行预测，以便制定合适的运营方案，提高乘客满意度。
- 基于机器学习的机场场面航空器速度控制研究
- 作者： 刘玥琳 来源： 中国民用航空飞行学院 年份： 2022 文献类型 ： 学位论文 关键词： 场面自动化 机器学习 航空器速度控制 机场场面冲突
- 描述： 基于机器学习的机场场面航空器速度控制研究
- 基于XGBoost的航空器动态滑行时间预测方法研究
- 作者： 赵征 冯事成 宋梅雯 胡莉 陆莎 来源： 航空工程进展 年份： 2022 文献类型 ： 期刊 关键词： 机器学习 XGBoost 动态滑行时间 航空运输 样本量
- 描述： 对航空器进港和离港滑行时间进行精确的动态预测,可以有效提升机场的运行效率。首次提出基于XGBoost的航空器动态滑行时间预测方法,该方法首先通过分析影响机场滑行时间的各类因素,构建可变滑行时间预测的关键特征指标;然后选取XGBoost算法建立可变滑行时间预测模型,对模型的关键输入参数进行测试调整;最后将XGBoost算法与随机森林和支持向量回归算法的预测效果进行对比。同时,首次剖析样本数据量与滑行时间预测精度的关联,并以广州白云国际机场为分析对象进行实验。结果表明:采用XGBoost算法,进/离港滑行时间的预测精度分别达到了94.1%和96.6%,优于主流算法随机森林和支持向量回归;且实现白云机场动态滑行时间的精确和稳定预测所需样本量在32 000条(含)以上。
- 基于XGBoost的航空器动态滑行时间预测方法研究
- 作者： 赵征 冯事成 宋梅雯 胡莉 陆莎 来源： 航空工程进展 年份： 2022 文献类型 ： 期刊 关键词： 机器学习 XGBoost 动态滑行时间 航空运输 样本量
- 描述： 对航空器进港和离港滑行时间进行精确的动态预测,可以有效提升机场的运行效率。首次提出基于XGBoost的航空器动态滑行时间预测方法,该方法首先通过分析影响机场滑行时间的各类因素,构建可变滑行时间预测的关键特征指标;然后选取XGBoost算法建立可变滑行时间预测模型,对模型的关键输入参数进行测试调整;最后将XGBoost算法与随机森林和支持向量回归算法的预测效果进行对比。同时,首次剖析样本数据量与滑行时间预测精度的关联,并以广州白云国际机场为分析对象进行实验。结果表明:采用XGBoost算法,进/离港滑行时间的预测精度分别达到了94.1%和96.6%,优于主流算法随机森林和支持向量回归;且实现白云机场动态滑行时间的精确和稳定预测所需样本量在32 000条(含)以上。
- 航空、高铁视角下中国城市网络的空间演化及影响因素
- 作者： 王潇萌 来源： 华东师范大学 年份： 2022 文献类型 ： 学位论文 关键词： 航空 动态演化 机器学习 城市网络 高铁
- 描述： 航空、高铁视角下中国城市网络的空间演化及影响因素
- 基于多源航空遥感数据的不同海拔森林群落树种识别
- 作者： 刘晓阳 来源： 华中农业大学 年份： 2022 文献类型 ： 学位论文 关键词： 激光雷达 树种分类 机器学习 多光谱影像 不同海拔
- 描述： 基于多源航空遥感数据的不同海拔森林群落树种识别
- 民航航线客流影响因素分析及预测研究
- 作者： 杨宇 来源： 北京交通大学 年份： 2022 文献类型 ： 学位论文 关键词： 民航航线客流预测 机器学习 影响因素分析 PSM DID
- 描述： 民航航线客流影响因素分析及预测研究
- 基于机器学习的民航重着陆诊断
- 作者： 初雪菲 来源： 华东师范大学 年份： 2022 文献类型 ： 学位论文 关键词： 重着陆 AdaBoost 机器学习 样本不平衡 TOPSIS
- 描述： 基于机器学习的民航重着陆诊断
- 民航网络入侵数据机器学习分析系统的设计与实现
- 作者： 吴荻 来源： 中国民用航空飞行学院 年份： 2022 文献类型 ： 学位论文 关键词： means 孤立森林 真实数据 无标签数据处理 k 入侵检测系统
- 描述： 民航网络入侵数据机器学习分析系统的设计与实现