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基于EEMD-ELM的航班运行风险混沌预测
摘要：
航班运行风险预测是航空运输安全管理的重要内容之一。本文提出了一种基于EnsembleEmpiricalModeDecomposition-ExtremeLearningMachine(EEMD-ELM)方法的混沌预测模型，以提高航班运行风险的预测精度。首先，利用EEMD方法对航班运行风险时间序列进行分解，得到多个本征模态函数（IMFs）。然后，选择合适的IMFs作为输入特征，并利用ELM算法建立预测模型。最后，对模型进行评估和对比，验证了该方法的有效性。
关键词：航班运行风险、EEMD、ELM、混沌预测
1.引言
航空运输是现代社会中非常重要的交通方式之一，但航空事故的发生仍然是人们关注的焦点。准确预测航班运行风险对于航空公司和监管部门来说具有重要意义。然而，航班运行风险的预测面临许多困难，如数据的复杂性、非线性和不确定性等。
2.方法
2.1EEMD方法
EEMD方法是一种自适应的信号处理方法，能够有效地分解非线性和非平稳信号。它在传统的经验模态分解（EMD）的基础上引入了随机性，克服了EMD方法易受噪声和模态混叠影响的问题。
2.2ELM算法
ELM算法是一种快速、高效的人工神经网络方法，具有较强的非线性拟合能力和快速训练速度。它通过随机初始化输入权重和隐层神经元的偏置，将输入样本映射到隐层输出。最后，通过线性回归解决输出权重。
3.实验设计
本文以航班运行风险时间序列数据为实验对象，将数据分为训练集和测试集。首先，对训练集数据应用EEMD方法进行分解，获得多个IMFs。然后，选择合适的IMFs作为输入特征，利用ELM算法建立混沌预测模型。最后，利用测试集数据对模型进行评估和对比。
4.结果分析
对于航班运行风险的预测结果，本文采用均方根误差（RootMeanSquareError，RMSE）和平均绝对百分比误差（MeanAbsolutePercentageError，MAPE）作为评估指标。与基准模型相比，实验结果表明EEMD-ELM方法在预测精度上有明显的优势。
5.模型优化
为了进一步提高预测精度，本文对模型进行了优化。首先，通过调整EEMD方法的参数来改善信号分解效果。其次，通过调整ELM算法的参数，如隐层神经元数目和正则化因子，来优化模型的性能。最后，利用交叉验证方法选择最优模型。
6.结论
本文基于EEMD-ELM方法提出了一种航班运行风险混沌预测模型，并在实验中证明了其有效性和准确性。该模型可以为航空公司和监管部门提供有力的决策支持，提高航班运行的安全性和可靠性。
参考文献：
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