基于Adaptive Lasso与RF的航班运行风险预测改进研究

作者：王岩韬^*; 陈冠铭; 刘毓; 杨远浩; 赵航

来源：交通运输系统工程与信息, 2018, 18(04): 194-201.

DOI：10.16097/j.cnki.1009-6744.2018.04.029

• 航空运输
• 航班运行风险
• 自适应套索
• 随机森林
• 主成分分析
• 径向基函数
• 支持向量机

为了解决航班运行风险高维数组运算过于复杂的问题,同时为防止模型过度拟合影响预测精度,基于中国民航局发布的风险评估体系,以某航450组真实航班数据为标准样本,首先使用自适应套索算法(Adaptive Lasso)进行降维,从63项风险自变量中筛选出15项独立变量;然后,使用随机森林算法(Random Forest,RF)进行防过拟合处理,结果显示当使用重要度排序前12项变量拟合时,结果误差达到最小值,即得到最终预测指标;最后,构建Adaptive Lasso和RF的二阶段混合模型,同时选取主成分分析(Principal Component Analysis,PCA)、径向基函数(Radial Basis Function,RBF)网络、支持向量机(Support Vector Machine,SVM)3种对比方法,使用十折交叉验证精度.结果表明:Adaptive Lasso方法在筛选掉48项指标后,结果精度未见下降;经RF处理后4种方法评估精度均大于未处理前;Adaptive Lasso-RF混合模型的预测准确率和稳定性均优于PCA、RBF神经网络和SVM等方法.综上说明混合模型实现了有效降维和防过拟合,可大幅提升预测精度,用于解决航班风险预测问题可行并有效.

• 单位
  中国民航大学