【摘 要】
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针对航班运行风险可靠预测方案,以某航空公司2016-2018年航班运行风险数据为基准,通过相空间重构,序列混沌特征的识别,构建基于极端学习机(ELM)的航班运行风险混沌短期预测模
【基金项目】
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国家自然科学基金(U1933103,U1833103),国家重点研发计划(2016YFB0502400).
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针对航班运行风险可靠预测方案,以某航空公司2016-2018年航班运行风险数据为基准,通过相空间重构,序列混沌特征的识别,构建基于极端学习机(ELM)的航班运行风险混沌短期预测模型,基于集成经验模态分解(EEMD)阈值降噪方法进行改进;最后,计算风险预测结果,分析不同方式下的预测精度.结果表明:航班运行风险时间序列具有混沌特征,EEMD方法可抑制序列本征模态函数(IMF)的模态混叠现象;经由EEMD阈值降噪处理后,短期预测结果的修正平均绝对百分误差(MAPE)值显著下降.证实本文航班运行风险预测方案可行且
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