發(fā)布時間：2019-11-18 16:39

【摘要】：為提升機場、航空公司、空管等部門的協(xié)同決策效率,提出構建基于因子分析和多元線性回歸的航班撤輪擋時刻預測模型。通過因子分析確定與航班撤輪擋時刻相關的里程碑事件,將其作為自變量,建立多元線性回歸模型預測航班撤輪擋時刻。實驗結果表明,在誤差范圍±5min和±10min內,該模型的平均預測準確率分別可達70%和90%以上,高于A-CDM經(jīng)驗方法和基于主成分分析的航班撤輪擋時刻預測算法。
【圖文】：

第３８卷第１１期徐濤，，趙晨旭，盧敏：基于因子分析的航班撤輪擋時刻預測方法載荷值，從而發(fā)現(xiàn)變量間的強相關性。其主要步驟如下：（１）標準化處理數(shù)據(jù)，將數(shù)據(jù)變?yōu)榫禐椋�，標準差為１；（２）計算變量間的協(xié)方差矩陣；（３）分解協(xié)方差矩陣，得到特征值和特征向量；（４）求因子載荷矩陣Ａ；（５）對因子載荷矩陣Ａ進行方差最大正交旋轉；（６）確定公因子，取累計貢獻率超過一定閾值的因子個數(shù)作為公因子數(shù)。每個里程碑事件都相當于一個觀測變量，設有ｐ個觀測變量Ｘｉ＝（ｘｉ１，ｘｉ２，…，ｘｉｎ）（ｉ＝１，２，…，ｐ），并且假設這些變量已經(jīng)標準化，ｍ個公因子Ｆｉ＝（ｆｉ１，ｆｉ２，…，ｆｉｎ）（ｉ＝１，２，…，ｍ）。將觀測變量用公因子來表示，則每個里程碑事件可以表示為［８］Ｘｉ＝ａｉ１Ｆ１＋ａｉ２Ｆ２＋…＋ａｉｍＦｍ＋Ｅｉ（１）式中：Ｅｉ代表特殊因子且Ｅｉ＝（ｅｉ１，ｅｉ２，…，ｅｉｎ），ｉ＝１，２，…，ｐ，將式（１）寫成矩陣形式Ｘ１Ｘ２鐤Ｘq縬纐膓牛穡劍幔保保幔保病幔保恚幔玻保幔玻病幔玻礴栫栫枺幔穡保幔穡病幔餼縬纐膓牛恚疲保疲茬枺苢縬纐膓牛恚牛保牛茬枺舚縬纐膓牛穡ǎ玻┦街校海幔椋甏淼冢楦隼锍癱錄詰冢旮鲆蜃由系腦睪�，窂某了里嘲c錄兀橛胍蜃櫻疲甑南喙叵凳郟梗蕁Ｈ裊礁隼锍癱錄加臚

本文編號：2562665