基于因子分析的航班撤轮挡时刻预测方法
发布时间：2019-11-18 16:39
【摘要】：为提升机场、航空公司、空管等部门的协同决策效率,提出构建基于因子分析和多元线性回归的航班撤轮挡时刻预测模型。通过因子分析确定与航班撤轮挡时刻相关的里程碑事件,将其作为自变量,建立多元线性回归模型预测航班撤轮挡时刻。实验结果表明,在误差范围±5min和±10min内,该模型的平均预测准确率分别可达70%和90%以上,高于A-CDM经验方法和基于主成分分析的航班撤轮挡时刻预测算法。
【图文】：
第３８卷第１１期徐涛，，赵晨旭，卢敏：基于因子分析的航班撤轮挡时刻预测方法载荷值，从而发现变量间的强相关性。其主要步骤如下：（１）标准化处理数据，将数据变为均值为０，标准差为１；（２）计算变量间的协方差矩阵；（３）分解协方差矩阵，得到特征值和特征向量；（４）求因子载荷矩阵Ａ；（５）对因子载荷矩阵Ａ进行方差最大正交旋转；（６）确定公因子，取累计贡献率超过一定阈值的因子个数作为公因子数。每个里程碑事件都相当于一个观测变量，设有ｐ个观测变量Ｘｉ＝（ｘｉ１，ｘｉ２，…，ｘｉｎ）（ｉ＝１，２，…，ｐ），并且假设这些变量已经标准化，ｍ个公因子Ｆｉ＝（ｆｉ１，ｆｉ２，…，ｆｉｎ）（ｉ＝１，２，…，ｍ）。将观测变量用公因子来表示，则每个里程碑事件可以表示为［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，将式（１）写成矩阵形式Ｘ１Ｘ２鐤Ｘq縬纐膓牛穑剑幔保保幔保病幔保恚幔玻保幔玻病幔玻礴栫栫枺幔穑保幔穑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穑ǎ玻┦街校海幔椋甏淼冢楦隼锍瘫录诘冢旮鲆蜃由系脑睾桑从沉死锍瘫录兀橛胍蜃樱疲甑南喙叵凳郏梗荨Ｈ袅礁隼锍瘫录加胪
本文编号：2562665
【图文】：
第３８卷第１１期徐涛，，赵晨旭，卢敏：基于因子分析的航班撤轮挡时刻预测方法载荷值，从而发现变量间的强相关性。其主要步骤如下：（１）标准化处理数据，将数据变为均值为０，标准差为１；（２）计算变量间的协方差矩阵；（３）分解协方差矩阵，得到特征值和特征向量；（４）求因子载荷矩阵Ａ；（５）对因子载荷矩阵Ａ进行方差最大正交旋转；（６）确定公因子，取累计贡献率超过一定阈值的因子个数作为公因子数。每个里程碑事件都相当于一个观测变量，设有ｐ个观测变量Ｘｉ＝（ｘｉ１，ｘｉ２，…，ｘｉｎ）（ｉ＝１，２，…，ｐ），并且假设这些变量已经标准化，ｍ个公因子Ｆｉ＝（ｆｉ１，ｆｉ２，…，ｆｉｎ）（ｉ＝１，２，…，ｍ）。将观测变量用公因子来表示，则每个里程碑事件可以表示为［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，将式（１）写成矩阵形式Ｘ１Ｘ２鐤Ｘq縬纐膓牛穑剑幔保保幔保病幔保恚幔玻保幔玻病幔玻礴栫栫枺幔穑保幔穑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穑ǎ玻┦街校海幔椋甏淼冢楦隼锍瘫录诘冢旮鲆蜃由系脑睾桑从沉死锍瘫录兀橛胍蜃樱疲甑南喙叵凳郏梗荨Ｈ袅礁隼锍瘫录加胪
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