上海浦东国际机场航班延误的组合预测模型

"基于支持向量回归和线性回归的航班延误组合预测" 本文是一篇研究论文，探讨了如何利用支持向量回归(SVR)和多元线性回归模型结合的方法来预测枢纽机场的航班延误。研究针对上海浦东国际机场，旨在解决进离港航班延误架次和平均延误时长的预测问题。 1. **支持向量回归(Support Vector Regression, SVR)**：SVR是一种监督学习方法，属于机器学习中的回归分析技术。它通过构建一个最大边距超平面来拟合数据，能够处理非线性关系，并且在处理小样本数据时表现出色。在航班延误预测中，SVR可以捕捉到影响延误的复杂非线性模式。 2. **多元线性回归(Multiple Linear Regression, MLR)**：MLR是统计学中一种常用的预测模型，它假设因变量和自变量之间存在线性关系。在本研究中，MLR被用于发现影响航班延误的显著因素，并通过这些因素进行预测。 3. **逐步回归(Stepwise Regression)**：这是一种选择最佳自变量集合的方法，通过逐步增加或删除自变量来优化模型，使得模型在考虑解释变量数量和预测精度间达到平衡。在此研究中，逐步回归用于确定对延误有显著影响的输入变量。 4. **主成分分析(Principal Component Analysis, PCA)**：PCA是一种统计方法，用于将多个相关变量转换成一组线性无关的综合变量——主成分，减少数据的维度，同时保留大部分原始信息。在航班延误预测中，PCA用于将原始影响因素转换为较少的主成分，作为预测模型的输入。 5. **组合预测模型(Composite Forecasting Model)**：这种模型结合了SVR和MLR的优点，通过训练集训练两个模型，然后进行集成预测。组合预测可以提高预测的准确性和稳定性，尤其在数据复杂性和不确定性较高的情况下。 6. **预测效果验证**: 研究使用测试集对组合预测模型进行验证，以评估其预测性能。通过比较实际结果和预测结果，可以评估模型的预测准确性。 7. **应用背景**: 航班延误对机场运行效率和旅客体验有重大影响。准确的延误预测可以帮助机场管理者提前采取措施，如调整航班计划，减少旅客积压，优化资源配置，从而改善整体运行效率。 8. **相关研究**: 文献回顾显示，已有学者对航班延误预测进行过研究，使用了各种方法，但本文提出的组合预测模型提供了一种新的思路，可能对提升预测精度有所贡献。 通过上述方法，研究者构建了一个有效的航班延误预测模型，该模型能较准确地预测上海浦东国际机场的航班延误情况。这对于机场运营管理和决策具有重要参考价值。同时，这一方法也可为其他枢纽机场的航班延误预测提供借鉴。