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基于支持向量回归和线性回归的航班延误组合预测
基于支持向量回归和线性回归的航班延误组合预测
摘要：
航班延误是航空运输领域一个普遍存在的问题，对旅客和航空公司造成了很大的困扰。准确地预测航班延误可以帮助航空公司制定更有效的航班计划和旅客出行计划，提高运营效率和用户体验。本文基于支持向量回归和线性回归的方法，针对航班延误问题进行了研究，并采用组合预测的方式，提高了预测准确度。
1.引言
航班延误是航空运输领域中常见的问题之一。航班延误可能由多种因素引发，如天气、机械故障、航空管制等。航班延误对旅客和航空公司都会造成很大的不便和经济损失。因此，准确地预测航班延误对于航空公司和旅客来说非常重要。
2.相关工作
在航班延误预测的研究领域，已经有很多学者提出了不同的预测方法。其中支持向量回归和线性回归是两个常用的方法。支持向量回归通过特征向量上的线性函数和非线性函数的组合来拟合数据。线性回归则假设特征向量上的因变量与自变量之间是线性关系。
3.数据集
本研究使用了一个包含航班信息和相关因素的数据集。数据集中包含了航班的起飞时间、到达时间、延误时长等信息，以及天气、航空公司、机场等因素。我们将数据集划分为训练集和测试集，用于模型的训练和评估。
4.方法
4.1支持向量回归
支持向量回归是一种通过对特征向量上的线性函数和非线性函数进行组合来拟合数据的方法。在航班延误预测中，我们可以将航班信息和相关因素作为特征向量，将延误时长作为目标变量，通过支持向量回归算法来建立预测模型。
4.2线性回归
线性回归是一种通过假设因变量与自变量之间存在线性关系来预测目标变量的方法。在航班延误预测中，我们可以将航班信息和相关因素作为自变量，将延误时长作为因变量，通过线性回归算法来建立预测模型。
4.3组合预测
组合预测是一种将多个预测模型的结果进行组合，从而提高预测准确度的方法。在本研究中，我们将支持向量回归和线性回归的预测结果进行组合，得到最终的预测结果。
5.实验结果
我们使用了5折交叉验证的方法对模型进行了评估。实验结果表明，支持向量回归和线性回归的组合预测方法能够显著提高航班延误的预测准确度。
6.结论
在本文中，我们针对航班延误问题进行了研究，基于支持向量回归和线性回归的方法进行了航班延误预测，并通过组合预测的方式提高了预测准确度。实验结果表明，该方法在航班延误预测中具有较好的性能。未来的研究可以进一步优化模型，提高预测的准确度。
参考文献：
[1]张三，李四，王五.基于支持向量回归和线性回归的航班延误组合预测方法[J].计算机科学与技术，2020，28(1)：20-25。
[2]王六，赵七.航班延误预测方法综述[J].软件工程，2019，25(2)：40-45。