针对普通循环神经网络在航班延误预测问题上精度不高、调试时间长的问题，提出基于Bi-IndRNN和粒子群的机场短期航班延误预测模型。模型采用Bi-IndRNN结构作为预测模型，使用粒子群算法对模型超参数进行全局寻优，使模型不仅能够处理长序列的数据，还能够高效率地选择合适的参数，使其预测准确度更高。实验在2018年国内某机场航班延误数据集上构建预测模型，并对所提模型预测结果与其他预测模型预测结果进行比较分析。结果表明，提出的预测模型提高了航班延误预测的准确率。
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