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摘要
航班地面保障时间预测是提高机场运行保障效率和决策能力的关键问题之一。考虑到服务流程的复杂性和特殊性,建立了航班地面保障资源到位时间的高斯概率模型,提出了一种基于深度神经网络的航班地面保障时间预测模型,并根据保障数据规律性变化调节模型参数,减小不确定性因素产生的泛化误差。研究结果表明,单航班预测结果的平均绝对误差比多航班小4.479min,模型评价分数达到了94.608,且预测精度比传统BP神经网络和贝叶斯网络方法高3%～5%。
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单位中国民航局第二研究所; 自动化学院; 中国民航大学
