航空航天科学与工程论文_基于XGBoost的航空器

文章摘要:对航空器进港和离港滑行时间进行精确和动态预测，可以有效提升机场的运行效率，本文首次提出基于XGBoost的航空器动态滑行时间预测方法。该方法首先通过分析影响机场滑行时间的各类因素，构建可变滑行时间预测的关键特征指标；然后选取XGBoost算法建立可变滑行时间预测模型，对模型的关键输入参数进行测试调整；最后将XGBoost算法与随机森林和支持向量回归算法的预测效果进行对比。同时，本文首次剖析样本数据量与滑行时间预测精度的关联，以广州白云国际机场为分析对象进行实验，结果表明：采用XGBoost算法，进/离港滑行时间的预测精度分别达到了94.1%和96.6%，优于主流算法随机森林和支持向量回归；且实现广州机场动态滑行时间的精确和稳定预测所需样本量在32 000条（含）以上。

文章关键词:航空运输,动态滑行时间,机器学习,XGBoost,样本量,

项目基金:国家自然科学基金(61903187),

论文作者:赵征¹ 冯事成¹ 宋梅雯¹ 胡莉¹ 陆莎² 

作者单位:1. 南京航空航天大学民航学院 2. 上海国际机场股份有限公司运行指挥中心 

论文分类号: V355.1

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文章来源：《航空动力学报》 网址: http://www.hkdlxbzz.cn/qikandaodu/2021/0909/1513.html