Prediction of Flight Time Deviation for Lithuanian Airports Using Supervised Machine Learning Model
المؤلفون المشاركون
Stefanovič, Pavel
Štrimaitis, Rokas
Kurasova, Olga
المصدر
Computational Intelligence and Neuroscience
العدد
المجلد 2020، العدد 2020 (31 ديسمبر/كانون الأول 2020)، ص ص. 1-10، 10ص.
الناشر
Hindawi Publishing Corporation
تاريخ النشر
2020-10-27
دولة النشر
مصر
عدد الصفحات
10
التخصصات الرئيسية
الملخص EN
In the paper, the flight time deviation of Lithuania airports has been analyzed.
The supervised machine learning model has been implemented to predict the interval of time delay deviation of new flights.
The analysis has been made using seven algorithms: probabilistic neural network, multilayer perceptron, decision trees, random forest, tree ensemble, gradient boosted trees, and support vector machines.
To find the best parameters which give the highest accuracy for each algorithm, the grid search has been used.
To evaluate the quality of each algorithm, the five measures have been calculated: sensitivity/recall, precision, specificity, F-measure, and accuracy.
All experimental investigation has been made using the newly collected dataset from Lithuania airports and weather information on departure/landing time.
The departure flights and arrival flights have been investigated separately.
To balance the dataset, the SMOTE technique is used.
The research results showed that the highest accuracy is obtained using the tree model classifiers and the best algorithm of this type to predict is gradient boosted trees.
نمط استشهاد جمعية علماء النفس الأمريكية (APA)
Stefanovič, Pavel& Štrimaitis, Rokas& Kurasova, Olga. 2020. Prediction of Flight Time Deviation for Lithuanian Airports Using Supervised Machine Learning Model. Computational Intelligence and Neuroscience،Vol. 2020, no. 2020, pp.1-10.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1138941
نمط استشهاد الجمعية الأمريكية للغات الحديثة (MLA)
Stefanovič, Pavel…[et al.]. Prediction of Flight Time Deviation for Lithuanian Airports Using Supervised Machine Learning Model. Computational Intelligence and Neuroscience No. 2020 (2020), pp.1-10.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1138941
نمط استشهاد الجمعية الطبية الأمريكية (AMA)
Stefanovič, Pavel& Štrimaitis, Rokas& Kurasova, Olga. Prediction of Flight Time Deviation for Lithuanian Airports Using Supervised Machine Learning Model. Computational Intelligence and Neuroscience. 2020. Vol. 2020, no. 2020, pp.1-10.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1138941
نوع البيانات
مقالات
لغة النص
الإنجليزية
الملاحظات
Includes bibliographical references
رقم السجل
BIM-1138941
قاعدة معامل التأثير والاستشهادات المرجعية العربي "ارسيف Arcif"
أضخم قاعدة بيانات عربية للاستشهادات المرجعية للمجلات العلمية المحكمة الصادرة في العالم العربي
تقوم هذه الخدمة بالتحقق من التشابه أو الانتحال في الأبحاث والمقالات العلمية والأطروحات الجامعية والكتب والأبحاث باللغة العربية، وتحديد درجة التشابه أو أصالة الأعمال البحثية وحماية ملكيتها الفكرية. تعرف اكثر