航班延误预测：危险模式与灰色预测的组合模型

"一种新型航班延误组合预测模型 (2011年)" 本文主要探讨的是如何改进航班延误预测的准确性，作者丁建立和李华峰提出了一个创新性的组合预测模型，该模型结合了危险模式（Danger Model）和灰色预测（Grey Prediction）理论。他们认识到单一的航班延误预测模型在预测时可能存在局限性，因此寻求通过融合两种预测方法来提高预测的精确度。 首先，航班延误的特点被深入分析，这些特点可能包括天气条件、机场流量管理、飞机维护、飞行员疲劳等因素。这些因素的复杂性和不确定性使得预测工作极具挑战性。危险模式理论在此背景下被引入，它能够有效地识别和量化风险，帮助预测可能造成延误的潜在危险因素。 接着，作者介绍了灰色预测模型，这是一种处理不完全或有限数据集的有效工具，尤其适用于捕捉数据的非线性趋势。灰色预测通过对原始数据进行预处理，生成灰色序列，然后构建预测模型，预测未来趋势。 在新的组合预测模型中，两种预测方法的结果不是简单相加，而是采用加权组合预测的方式。这意味着每个模型的预测结果会根据其在历史数据中的表现和当前预测环境下的适应性动态分配权重。这样做的好处是可以避免单一预测模型的不足，如果某个模型在特定条件下表现不佳，其权重将相应降低，而表现更好的模型权重则会增加，从而确保整体预测效果的稳定性。 论文通过实际的国内某大型枢纽机场的航班延误数据进行了模型验证。实验结果证实，这种组合预测模型在应对航班延误趋势变化时，表现出优于单一模型的预测性能，能更好地抵抗个别模型的预测误差，提高了整体预测的准确性和可靠性。 关键词：航班延误、危险模式、抗原识别、灰预测、组合模型，反映了本文研究的核心内容和技术手段。文章所属分类号“TP391.9”表明这是一篇关于信息技术和计算机应用的科研论文，文献标识码“A”则表示这是一篇学术研究性文章。 这篇论文提供了一种新的方法来改善航空业中航班延误的预测，对于提升航空运营效率和乘客体验具有重要意义，同时对于其他领域的预测问题也提供了借鉴价值。