[发明专利]基于ARIMA模型的航班延误预测方法在审
| 申请号： | 201610152208.4 | 申请日： | 2016-03-17 |
| 公开（公告）号： | CN105844346A | 公开（公告）日： | 2016-08-10 |
| 发明（设计）人： | 郑相涵;叶慧娟;郭文忠 | 申请（专利权）人： | 福州大学 |
| 主分类号： | G06Q10/04 | 分类号： | G06Q10/04;G06Q50/30 |
| 代理公司： | 福州元创专利商标代理有限公司 35100 | 代理人： | 蔡学俊 |
| 地址： | 350108 福建省福州市*** | 国省代码： | 福建;35 |
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| 摘要： | 本发明涉及一种基于ARIMA模型的航班延误预测方法，具体包括以下步骤：步骤S1：建立数据集：采集航班数据，所述航班数包括航班信息、时间信息、机场信息以及延误时间信息；步骤S2：数据集特征分析：分析各个机场与航空公司间的差异以及天气对航班的影响；步骤S3：建立ARIMA模型：ARIMA模型的建立包括移动平均过程、自回归过程、自回归移动平均过程以及ARIMA过程；步骤S4：选取最佳的ARIMA模型：对建立的ARIMA模型进行验证并选取最佳参数；步骤S5：航班延误预测：获取任意一航班数据后，选取最佳的ARIMA函数作为模型延误函数，选取多元线性回归函数作为天气延误函数，相加后得到最后的预测结果。本发明能实现更高的预测精度，缩短使用时间，有效预测航班延误。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 arima 模型 航班 延误 预测 方法 | ||
【主权项】：
一种基于ARIMA模型的航班延误预测方法，其特征在于：具体包括以下步骤：步骤S1：建立数据集：采集航班数据，所述航班数包括航班信息、时间信息、机场信息以及延误时间信息；步骤S2：数据集特征分析：分析各个机场与航空公司间的差异以及天气对航班的影响；步骤S3：建立ARIMA模型：ARIMA模型的建立包括移动平均过程MA、自回归过程AR、自回归移动平均过程ARMA以及ARIMA过程；步骤S4：选取最佳的ARIMA模型：对建立的ARIMA模型进行验证并选取最佳参数；步骤S5：航班延误预测：获取任意一航班数据后，选取最佳的ARIMA函数作为模型延误函数，选取多元线性回归函数作为天气延误函数，并将所述模型延误函数与天气延误函数相加，得到最后的预测结果。
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G06 计算；推算；计数
G06Q 专门适用于行政、商业、金融、管理、监督或预测目的的数据处理系统或方法；其他类目不包含的专门适用于行政、商业、金融、管理、监督或预测目的的处理系统或方法
G06Q10-00 行政；管理
G06Q10-02 .预定，例如用于门票、服务或事件的
G06Q10-04 .预测或优化，例如线性规划、“旅行商问题”或“下料问题”
G06Q10-06 .资源、工作流、人员或项目管理，例如组织、规划、调度或分配时间、人员或机器资源；企业规划；组织模型
G06Q10-08 .物流，例如仓储、装货、配送或运输；存货或库存管理，例如订货、采购或平衡订单
G06Q10-10 .办公自动化，例如电子邮件或群件的计算机辅助管理
G06Q 专门适用于行政、商业、金融、管理、监督或预测目的的数据处理系统或方法；其他类目不包含的专门适用于行政、商业、金融、管理、监督或预测目的的处理系统或方法
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