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基于弹性神经网络的航班延误时间预测

【摘要】 航班延误受到多种因素的交叉影响，导致航班延误数据分布不规律，难以从传统统计学的角度准确预测航班延误时间，因此以减少数据过拟合为目标，利用随机森林特征选择模型筛选21个重要特征，引入正则化L1、L2范数，建立弹性神经网络预测模型，对航班落地延误时间进行预测。预测结果为:±3min容差内的准确率达到83.954%，±5min容差内的准确率达到94.431%，结果表明该模型能够提高航班延误预测的准确率。

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