文章摘要:精准的航班延误预测结果可以为大面积航班延误的预防提供巨大参考价值，由于航班延误是在特定空间下做时间序列预测，但目前已有算法较少同时兼顾时空两方面的特性，针对上述问题，提出了一种综合考虑了时空序列的Conv-LSTM航班延误预测方法，所提方法在长短时记忆网络（LSTM）提取时间特征的基础上，将网络的输入和权重矩阵进行卷积来提取空间特征，可以充分利用数据集包含的时间和空间信息。实验结果表明，Conv-LSTM模型的准确率与LSTM相比提高了0.65个百分点，与仅考虑空间信息的卷积神经网络（CNN）模型相比提高了2.36个百分点。由此可见，同时考虑时空特性可以在航班延误问题中获得更精确的预测结果。此外，基于该算法，设计并实现了基于B/S架构的航班延误分析系统，将应用于空中交通管理局流量控制中心。

文章关键词:

论文分类号:TP183;V35

文章来源：《中国航班 》 网址: http://www.zghbzz.cn/qikandaodu/2022/0505/2439.html