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申请/专利权人：中国民航大学
摘要：本发明属于交通延误预测技术领域，公开了基于知识和数据双驱的可解释航班延误预测方法及系统。该方法对报文数据进行专家评分后生成新的特征；将新特征与历史航班和AWOSE气象数据进行融合后生成新数据集，对新数据集进行预处理、编码后输入航班延误预测网络进行训练，得到基于知识和数据双驱的航班延误预测模型；将待预测的数据通过知识评分及预处理后送入航班延误预测网络进行特征提取；通过多任务层分别预测延误时间和延误等级；使用LIME对预测模型进行局部可解释性分析，得到基于知识和数据双驱的可解释航班延误预测模型。本发明提升了延误预测的准确率，通过LIME可解释性分析进一步提升了数据模型的可解释性。
主权项：1.一种基于知识和数据双驱的可解释航班延误预测方法，其特征在于，该方法包括：基于融合知识特征后的数据进行数据预处理、分割，获得训练集和测试集；将构建好的训练集输入设定初始参数，对航班延误预测网络进行训练，得到基于知识和数据双驱的航班延误预测模型；将待预测的航班、AWOSE气象及对应的报文数据进行知识评分、数据融合及预处理，输入到所述基于知识和数据双驱的航班延误预测模型，通过设定好参数后的航班延误预测网络对待预测数据进行特征提取；提取后的特征同时通过多任务层并列的回归预测结构和分类预测结构实现回归任务预测和分类任务预测，回归任务和分类任务的输出分别为延误时间和分属于每个类别的概率，基于所述的分属于每个类别的概率得到待预测航班的延误类别；使用LIME对训练好的基于知识和数据双驱的航班延误预测网络进行分析，得到基于知识和数据双驱的可解释航班延误预测模型，输入单条数据进行预测，得到该模型对分类和回归预测结果起主要影响作用的特征，实现模型的可解释性分析。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 中国民航大学 基于知识和数据双驱的可解释航班延误预测方法及系统
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