C4.5决策树在航班延误预测中的应用研究

"这篇论文研究了基于C4.5决策树方法的到港航班延误预测问题，对比了现有的贝叶斯网络和朴素贝叶斯方法，通过构建C4.5决策树模型，对国内某大型机场的真实数据进行预测，实验结果显示该模型的正确率接近80%，优于贝叶斯方法。研究还探讨了影响模型效果的因素。" 在航空运输领域，航班延误问题一直困扰着机场运营管理和旅客出行，因此，建立有效的航班延误预测模型至关重要。论文聚焦于到港航班延误预测，采用C4.5决策树算法作为主要工具。C4.5是一种经典的机器学习算法，它通过构建决策树来实现分类，尤其适用于处理包含大量特征的数据集，能够发现特征之间的关系，并生成易于理解的规则。 C4.5决策树的构建过程包括以下步骤： 1. 数据预处理：对原始航班数据进行清洗，去除异常值，处理缺失值，可能包括平均值填充、模式填充等方法。 2. 特征选择：根据特征的重要性进行选择，C4.5通常选择信息增益或信息增益比作为评估标准，选取最优分割属性。 3. 决策树构建：从根节点开始，逐步分裂节点，直到所有实例属于同一类别或者没有更多可用于分裂的属性。 4. 剪枝处理：为了避免过拟合，C4.5算法引入了剪枝策略，通过预设阈值或交叉验证来防止决策树过于复杂。 5. 模型训练与验证：使用训练数据构建决策树模型，然后用测试数据进行验证，评估模型性能。 论文中，作者对比了C4.5决策树模型与贝叶斯网络和朴素贝叶斯方法。贝叶斯方法基于概率理论，但在处理大量特征和非独立特征时可能会遇到挑战。实验结果表明，基于C4.5的模型在预测准确率上优于贝叶斯方法，这可能是因为C4.5更能有效地捕捉特征间的关系。 此外，论文还进行了影响模型效果因素的分析，可能包括航班历史延误数据、天气条件、机场流量、季节性变化、飞行员经验等多种因素。这些因素的分析有助于深入理解航班延误的成因，并为改进模型提供方向。 这篇研究强调了C4.5决策树在航班延误预测中的优势，为机场管理和调度提供了科学的预测工具，有助于提前制定应对措施，减少航班延误带来的负面影响。未来的研究可以进一步探索集成学习、深度学习等更先进的方法，以提高预测精度和应对复杂的航班延误问题。