航班延误预测算法:数据预处理与GDBT模型
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更新于2024-08-05
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"该文档是关于携程机票航班延误预测大赛的算法说明,由摸石头过河团队编写。文档详述了算法的思路、数据预处理、编码、模型选择及调参步骤,旨在对航班延误进行预测。"
算法文档1主要讲述了如何通过一系列处理步骤来构建航班延误预测模型。首先,算法的核心在于数据预处理,这一阶段主要包括以下几个关键知识点:
1. **UTC时间转换**:将UTC时间转化为标准时间格式,以匹配机场特情表中的时间格式,便于后续计算和分析。
2. **提取特征**:从历史航班动态数据中,提取出航班的关键时间信息,如计划起飞日期、计划到达日期、计划起飞和到达时刻、航班月份等,这些信息对于预测延误至关重要。
3. **计算延误时间**:利用实际起飞和到达时间与计划时间的差值,计算起飞延误时间和到达延误时间,这是衡量航班是否延误的主要指标。
4. **处理取消航班**:将取消的航班设定为延误10小时,这样在分析模型时可以考虑取消航班的影响。
5. **计划飞行时间**:通过计划到达时间减去计划起飞时间,计算航班的预计飞行时长,这可能影响航班是否延误。
6. **前序航班延误时间**:识别并计算前序航班的到达延误时间,这是一个重要的输入特征,因为前序航班的状态可能直接影响当前航班的起飞。
7. **起飞间隔**:计算航班间的起飞间隔,短的间隔可能增加航班延误的风险。
8. **航空公司识别**:从航班号中提取出航空公司的代号,不同航空公司的运营策略和管理效率可能影响其航班的延误率。
9. **航班性质分类**:根据航班号区分航班类型,如补飞航班、国内航班和国际航班,这些特性可能影响航班的延误概率。
10. **天气数据处理**:对城市天气表进行预处理,将气温分为高温、低温和其他类别,并对天气情况进行统计,以反映天气条件对航班的影响。
在数据预处理完成后,算法模型的选择和编码工作也非常重要。文档中提到采用了**GDBT(Gradient Boosting Decision Tree)**模型进行训练,这是一种集成学习方法,能够通过组合多个决策树来提高预测性能。调参步骤涉及寻找最优模型参数,以提升模型的预测精度。
最后,文档还涵盖了提交文件的说明、代码实现、运行环境和变量解释等内容,为参赛者提供了完整的流程指南,帮助他们理解和实现这个预测模型。通过这样的流程,团队试图从大量复杂的数据中挖掘出航班延误的模式,从而提供准确的预测。
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2024-07-04 上传
2024-04-14 上传
2024-04-14 上传
彥爷
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