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基于CBAM-CondenseNet的航班延误波及预测模型

吴仁彪 赵娅倩 屈景怡 高爱国 陈文秀

吴仁彪, 赵娅倩, 屈景怡, 高爱国, 陈文秀. 基于CBAM-CondenseNet的航班延误波及预测模型[J]. 电子与信息学报, 2021, 43(1): 187-195. doi: 10.11999/JEIT190794
引用本文: 吴仁彪, 赵娅倩, 屈景怡, 高爱国, 陈文秀. 基于CBAM-CondenseNet的航班延误波及预测模型[J]. 电子与信息学报, 2021, 43(1): 187-195. doi: 10.11999/JEIT190794
Renbiao WU, Yaqian ZHAO, Jingyi QU, Aiguo GAO, Wenxiu CHEN. Flight Delay Propagation Prediction Model Based on CBAM-CondenseNet[J]. Journal of Electronics & Information Technology, 2021, 43(1): 187-195. doi: 10.11999/JEIT190794
Citation: Renbiao WU, Yaqian ZHAO, Jingyi QU, Aiguo GAO, Wenxiu CHEN. Flight Delay Propagation Prediction Model Based on CBAM-CondenseNet[J]. Journal of Electronics & Information Technology, 2021, 43(1): 187-195. doi: 10.11999/JEIT190794

基于CBAM-CondenseNet的航班延误波及预测模型

doi: 10.11999/JEIT190794
基金项目: 国家自然科学基金联合基金(U1833105),天津市自然科学基金(19JCYBJC15900)
详细信息
    作者简介:

    吴仁彪:男,1966年生,教授,博士,研究方向为自适应信号处理、现代谱分析及其在雷达、卫星导航、空管中的应用

    赵娅倩:女,1994年生,硕士生,研究方向为航空运输大数据,深度学习

    屈景怡:女,1978年生,副教授,博士,研究方向为航空运输大数据、深度学习、神经网络

    高爱国:男,1965年生,教授级高级工程师,硕士,研究方向为空中交通控制技术和运行

    陈文秀:女,1970年生,高级工程师,硕士,研究方向为空管自动化系统

    通讯作者:

    屈景怡  qujingyicauc@163.com

  • 中图分类号: TN911.7; TP391.4

Flight Delay Propagation Prediction Model Based on CBAM-CondenseNet

Funds: The National Natural Science Foundation of China (U1833105), The Tianjin Natural Science Foundation(19JCYBJC15900)
  • 摘要:

    针对航班延误衍生的航班延误波及问题,该文提出一种基于CBAM-CondenseNet的航班延误波及预测模型。首先,通过分析航班延误在航空网络内产生的延误波及现象,确定会受前序延误航班影响的航班链;其次,对选定的航班链数据进行清洗,将航班信息与机场信息进行数据融合;最后,提出改进的CBAM-CondenseNet算法对融合后的数据进行特征提取,构建Softmax分类器对首班离港航班延误波及的后续离港航班延误等级进行预测。该文提出的CBAM-CondenseNet算法融合了CondenseNet和CBAM的优势,采用通道和空间注意力机制来加强网络结构深层信息的传递。实验结果表明,算法改进后有效提升网络性能,预测准确率可达97.55%。

  • 图  1  航班链式预测模型

    图  2  网络结构示意图

    图  3  CBAM结构图

    图  4  CBAM-CondenseNet单个结构块

    图  5  CBAM-CondenseNet反向传播

    图  6  航班延误波及预测模型

    图  7  改进前后损失值对比

    表  1  航班延误等级划分

    延误等级延误时间
    未延误$T \leq 15$
    轻度延误$15 < T \leq 60$
    中度延误$60 < T \leq 120$
    高度延误$120 < T \leq 240$
    重度延误$T > 240$
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    表  2  算法改进前后FLOPs(M)

    网络层数CondenseNetCBAM-CondenseNet
    1820.5520.77
    36165.45165.94
    44218.27218.87
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    表  3  算法改进前后Params(M)

    网络层数CondenseNetCBAM-CondenseNet
    180.180.19
    361.391.46
    441.831.92
    下载: 导出CSV

    表  4  分类准确率对比(%)

    网络层数CondenseNetCBAM-CondenseNet
    1893.7794.19
    2895.9696.96
    3696.5297.45
    4496.6697.55
    7096.5697.56
    10296.6697.55
    12696.7597.55
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    表  5  不同算法模型分类准确率对比(%)

    网络
    层数
    DenseNetSE-
    DenseNet
    CondenseNetCBAM-
    CondenseNet
    1891.8692.3393.7794.19
    3692.2892.8096.5297.45
    4492.5793.1496.6697.55
    下载: 导出CSV
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出版历程
  • 收稿日期:  2019-10-16
  • 修回日期:  2020-06-17
  • 网络出版日期:  2020-07-19
  • 刊出日期:  2021-01-15

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