K-NN算法：预测航空延误的关键技术

本文是一篇发表在《国际新兴技术和创新工程》期刊上的研究论文，主要探讨了如何利用K-最近邻(K-Nearest Neighbor, KNN)算法来预测航空公司的航班延误问题。据统计，全球约有20%的定期商业航班会因各种原因延误，这不仅给航空公司带来了巨大的经济损失，也对乘客造成了诸多不便。因此，该研究的目标是通过监督学习的方法，特别是KNN算法，来识别和预测航班延误的模式，尤其是在恶劣天气条件下。 作者聚焦于美国国内航班数据，收集了2013年至2015年的航班时刻表以及同期的天气数据，作为模型训练的基础。KNN算法在此被应用，其基本思想是基于每个测试样本与其邻居（即训练集中最相似的样本）的特性进行分类。在训练阶段，通过对历史数据的学习，模型能够理解和识别影响航班准时到达的关键因素，如天气条件、飞行时间、起降机场等因素。 在预测阶段，研究者将2016年的航班时刻表和天气数据输入到训练好的KNN模型中，进行实际的航班延误预测。模型执行的是二元分类任务，即确定航班是否会被延误，从而帮助航空公司提前做出调整，比如安排备份计划、通知乘客等，以降低延误带来的影响。 这篇论文的研究成果对于航空行业的决策制定者和运营商具有实际价值，因为它提供了一种实用的数据驱动工具，帮助他们更有效地管理航班延误风险，提高运营效率和服务质量。此外，它还展示了KNN算法在处理这类时间序列数据中的潜在应用，为其他领域的预测性分析提供了借鉴。这篇论文深入探讨了如何运用KNN算法解决实际问题，并展示了其在航空延误预测领域的可行性和有效性。