航空公司航班延误预测与决策支持系统设计研究

航空公司航班延误预测与决策支持系

统设计研究

摘要：航空公司航班延误是影响乘客满意度和运营效率的

重要因素。为了帮助航空公司进行航班延误预测和决策支持，本研究设计了一种航空公司航班延误预测和决策支持系统。本系统基于机器学习算法，以历史航班数据为输入，通过分析相关特征和趋势，预测航班是否延误，并提供决策支持。实验结果表明，该系统能够准确预测航班延误，并为航空公司提供有效的决策支持。

1. 引言

航空公司航班延误是一个常见但令人头疼的问题。乘客因

航班延误而耽搁时间，航空公司因此面临损失和乘客满意度下降的风险。因此，预测和准确地管理航班延误变得至关重要。本研究旨在设计一个航空公司航班延误预测和决策支持系统，帮助航空公司预测延误，并为决策者提供准确的支持。

2. 相关研究

过去几十年来，关于航班延误的研究已经取得了显著进展。许多学者使用历史数据和机器学习方法来预测航班延误。例如，基于决策树、神经网络和支持向量机等多种机器学习算法的研究表明，这些方法可以有效预测航班延误。尽管如此，仍有人认为这些方法在航班延误预测和决策支持方面仍然存在改进的空间。

3. 系统设计

本系统设计基于机器学习方法，包括数据处理、特征选择、模型训练和预测等步骤。

3.1 数据处理

系统的第一步是数据处理，包括数据清洗、特征提取和数

据分割。首先，我们根据航空公司的需求和数据可用性清洗数据，去除重复值和缺失值。然后，根据已有的数据定义一些重要特征，如飞行时间、天气等。最后，将数据分割为训练集和测试集。

3.2 特征选择

为了提高预测准确度，我们使用特征选择方法来选择最重

要的特征。特征选择算法可以降低维度并减少冗余信息。常用的特征选择方法有相关系数、方差分析和互信息熵等。

3.3 模型训练

在特征选择后，我们使用机器学习算法对模型进行训练。

本研究中使用的算法包括决策树、随机森林和支持向量机。通过对训练集进行训练，我们得到了预测模型。

3.4 预测

在模型训练完成后，我们使用测试集对模型进行预测。根

据预测结果，我们可以得到航班是否延误的预测值。系统还提供了一些评价指标，如准确率、精确率和召回率等，以评估模型的性能。

4. 实验结果

为了评估系统的有效性，我们使用了一组真实的航班数据

进行实验。实验结果表明，系统能够准确地预测航班延误。与其他研究相比，本系统具有较高的预测准确率和较低的误报率。基于这些准确的预测结果，航空公司可以采取相应的决策，如改变航班计划、调配机组等，从而有效降低航班延误的风险。

5. 结论

本研究设计了一种航空公司航班延误预测与决策支持系统。通过分析历史航班数据，该系统可以准确地预测航班是否延误，并为航空公司提供决策支持。实验结果表明，该系统能够有效地帮助航空公司降低航班延误风险，提高运营效率和乘客满意度。未来，我们将继续改进该系统，结合更多的数据和算法，以提供更准确的航班延误预测和决策支持。