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航班离港延误预警分析的贝叶斯网络研究.pdf

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简介:
本文运用贝叶斯网络模型对航班离港延误的原因进行了深入分析和预测研究,旨在为航空业提供有效的决策支持工具。 贝叶斯网络是一种有效的概率预测方法,在航班数据分析预警方面具有潜在的应用价值。通过使用Netica软件工具构建实际航班及其关联的贝叶斯网络,特别关注于离港延误这一导致航班延误的主要环节,对国内某航空公司在某一机场的离港数据进行了详细的延误原因分析和延误预警分析。

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    本文运用贝叶斯网络模型对航班离港延误的原因进行了深入分析和预测研究,旨在为航空业提供有效的决策支持工具。 贝叶斯网络是一种有效的概率预测方法,在航班数据分析预警方面具有潜在的应用价值。通过使用Netica软件工具构建实际航班及其关联的贝叶斯网络,特别关注于离港延误这一导致航班延误的主要环节,对国内某航空公司在某一机场的离港数据进行了详细的延误原因分析和延误预警分析。
  • 关于停车行为论文.pdf
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    本篇论文探讨了基于贝叶斯网络技术对停车行为进行深入分析的研究方法,旨在为城市交通管理和智能停车系统提供理论支持。通过构建模型评估不同因素对停车决策的影响,以优化资源配置和提升用户体验。 本研究论文探讨了基于贝叶斯网络的停车行为分析方法。通过应用K2算法及贝叶斯参数估计技术进行结构与参数学习,构建了一个专门用于停车行为分析的贝叶斯网络模型。利用联合树推理引擎,该模型能够评估出行目的、停车费率等因素对停车选择的影响变化。 实验结果显示,贝叶斯网络能清晰地展现决策行为与其影响因素之间的互动机制,并支持有效的敏感性分析。此外,该模型还表现出较高的准确性。因此,本研究为政府和规划部门深入理解居民的停车偏好及决策过程提供了有价值的参考依据。
  • 基于MATLAB判别在机场因素仿真(含完整源码和数据).rar
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    本资源包含使用MATLAB进行贝叶斯判别分析的研究,旨在探讨影响机场航班延误的各种因素,并附有完整的代码与数据集。适合深入学习数据分析及航空管理相关领域的研究人员参考使用。 资源内容:基于Matlab贝叶斯判别的机场航班延误因素分析仿真(完整源码+数据).rar 代码特点: - 参数化编程,参数可方便更改。 - 代码编程思路清晰、注释明细。 适用对象: 此资源适用于计算机、电子信息工程和数学等专业的大学生课程设计、期末大作业及毕业设计项目。 作者介绍:某知名企业的资深算法工程师,在Matlab、Python、C/C++和Java等领域有超过十年的工作经验。擅长多种领域的算法仿真实验,包括但不限于计算机视觉、目标检测模型开发、智能优化算法研究、神经网络预测技术以及信号处理等,并且在元胞自动机、图像处理及无人机路径规划等方面也有丰富的实践经验。 对于需要更多仿真源码和数据集的用户,可以根据具体需求进行定制。
  • 关于判别在机场因素应用及Matlab源码.zip
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    本资源探讨了贝叶斯判别方法在识别和量化影响机场航班延误的关键因素方面的应用,并提供了相应的Matlab代码,旨在为航空数据分析提供一种有效的统计工具。 版本:matlab2019a 领域:数据分类 内容介绍:基于贝叶斯判别的机场航班延误因素分析,包含Matlab源码。 适用人群:本科、硕士等教研学习使用。
  • 关于商业银行全面风险系统论文.pdf
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    该论文深入探讨了在商业银行中应用贝叶斯网络技术构建全面风险预警系统的方法和实践,旨在提高金融机构的风险管理能力。 本段落研究了基于贝叶斯网络的商业银行全面风险预警系统。贝叶斯网络能够有效地表达不确定性因果关系,并进行推理分析。鉴于商业银行全面风险管理的复杂性,传统方法难以构建有效的预警系统。通过运用贝叶斯网络,可以建立商业银行全面风险的拓扑结构,将各类风险诱因的影响纳入具有因果关联性的网络中。这有助于计算各指标对整体风险的影响程度,并借助预警系统的灯号模型直观地展示这些影响因素,从而帮助银行及时采取措施以应对和化解潜在的风险。
  • 可用于数据集
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    本数据集包含了详尽的航班信息和历史延误记录,适用于构建机器学习模型进行预测分析,帮助航空公司优化运营、降低延误率。 航空公司数据集包含539,383个实例和8个不同的特征,目标是在给定预定起飞信息的情况下预测航班是否会延误。以下是数据字段的描述: - id:唯一标识符。 - Airline:不同类型的商业航空公司。 - Flight:飞行编号。 - AirportFrom:源机场代码(例如ATL、AUS等)。 - AirportTo:目的地机场代码(例如CLT、DEN等)。 - DayOfWeek:星期几,表示航班起飞的日期是周几。 - Time:时间,表示航班预计起飞的时间点。 - Length:飞行长度或持续时间。 - Delay:是否延误,用于预测目标。 以下是部分机场代码及其对应的国际机场名称: - ATL - 哈茨菲尔德 - 杰克逊亚特兰大国际机场(乔治亚州) - AUS - 奥斯汀伯格斯特罗姆国际机场(德克萨斯州) - BNA - 纳什维尔国际机场(田纳西州) - BOS - 波士顿洛根国际机场(马萨诸塞州) - BWI - 巴尔的摩华盛顿国际瑟古德马歇尔机场(巴尔的摩,美国首都区) - CLT - 夏洛特道格拉斯国际机场(北卡罗来纳州) - DAL - 达拉斯爱田机场(德克萨斯州) - DCA - 罗纳德里根华盛顿国家机场(弗吉尼亚州阿灵顿市) - DEN - 丹佛国际机场(科罗拉多州) - DFW - 达拉斯沃思堡国际机场(德克萨斯州) - DTW - 底特律大都会机场(密歇根州) - EWR - 纽瓦克自由国际机场(新泽西州) - FLL - 劳德代尔堡国际机场
  • 模型
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    贝叶斯网络模型分析是一门利用概率图模型进行数据分析和推理的技术。通过构建有向无环图来表示变量间的依赖关系,该方法能够有效地处理不确定性,并支持复杂的因果关系研究。 这段文字介绍的是贝叶斯网络模型及其基本的学习模式,并且包含了该模型的基本应用方法。
  • 改进方案.zip__
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    本资料探讨了对贝叶斯网络进行优化和改进的方法,旨在解决现有模型中的局限性,并提升其在复杂数据环境下的应用效能。适合研究者和技术人员参考学习。 本程序是对贝叶斯网络的改进,具有非常好的效果与价值,希望与各位分享。
  • 突发事件因果关系方法论文
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    本文运用贝叶斯网络方法探究民航突发事件中的因果关系,旨在提升对突发情况的理解与预测能力,为航空安全提供决策支持。 为解决民航突发事件因果关系难以有效评估与关联分析的问题,本段落提出了一种基于贝叶斯网络的分析方法。该方法在民航突发事件应急管理领域本体的基础上引入了贝叶斯理论,并通过规则设计实现了领域本体中概念、关系及实例向贝叶斯网络的转换;之后利用E-IPFP算法构建贝叶斯网络节点条件概率表,借助消息传递机制来计算父子节点间的概率关联,从而获取民航突发事件因果关系的概率分布。实验数据来自民航应急管理领域的本体和世界民航事故调查跟踪报告中的案例。该研究为基于大数据的突发事件相关性分析与推理提供了方法支持。
  • 利用机器学习进行项目
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    本研究项目运用机器学习技术,致力于开发高效算法模型,以精准预测航班延误情况,旨在优化航空运输行业的运营效率和乘客体验。 项目背景: 航班延误对于航空公司和旅客来说都是一个重要的问题。它不仅给航空公司带来经济损失,还会让旅客感到不便甚至困扰。因此,利用机器学习技术准确预测航班延误可以帮助相关方提前做好准备,并做出更好的决策。 适用人群: 本项目适合对航空行业感兴趣的数据科学家及机器学习工程师参与。通过该项目可以提供实际应用案例,在分析和预测航班延误的基础上为航空公司提供有效的决策支持。 项目内容包括以下几方面: 1. 数据清洗与特征工程:处理原始数据中的缺失值、异常值等问题,同时提取出有助于预测航班延误的相关特征。 2. 探索性数据分析及可视化:通过统计方法和图表工具对经过预处理的数据进行深入分析,揭示航班延误的分布特点及其影响因素之间的关系等信息。 3. 机器学习建模:应用逻辑回归、支持向量机(SVM)、K近邻算法(KNN)、随机森林以及XGBoost等多种模型来构建分类预测系统以解决航班延误问题。 4. 模型优化与评估:通过调整参数等方式不断改进所建立的机器学习模型,同时利用准确率、精确度和召回率等指标对不同方案的效果进行对比分析,最终选定最优解。