![](/images/graphics-bg.png)
Airport Arrival Flow Prediction considering Meteorological Factors Based on Deep-Learning Methods
المؤلفون المشاركون
Wang, Yifan
Liu, Liming
Zhong, Yi
Yang, Zhao
Li, Jie
Ma, Jiyang
المصدر
العدد
المجلد 2020، العدد 2020 (31 ديسمبر/كانون الأول 2020)، ص ص. 1-11، 11ص.
الناشر
Hindawi Publishing Corporation
تاريخ النشر
2020-10-28
دولة النشر
مصر
عدد الصفحات
11
التخصصات الرئيسية
الملخص EN
This study presents a combined Long Short-Term Memory and Extreme Gradient Boosting (LSTM-XGBoost) method for flight arrival flow prediction at the airport.
Correlation analysis is conducted between the historic arrival flow and input features.
The XGBoost method is applied to identify the relative importance of various variables.
The historic time-series data of airport arrival flow and selected features are taken as input variables, and the subsequent flight arrival flow is the output variable.
The model parameters are sequentially updated based on the recently collected data and the new predicting results.
It is found that the prediction accuracy is greatly improved by incorporating the meteorological features.
The data analysis results indicate that the developed method can characterize well the dynamics of the airport arrival flow, thereby providing satisfactory prediction results.
The prediction performance is compared with benchmark methods including backpropagation neural network, LSTM neural network, support vector machine, gradient boosting regression tree, and XGBoost.
The results show that the proposed LSTM-XGBoost model outperforms baseline and state-of-the-art neural network models.
نمط استشهاد جمعية علماء النفس الأمريكية (APA)
Yang, Zhao& Wang, Yifan& Li, Jie& Liu, Liming& Ma, Jiyang& Zhong, Yi. 2020. Airport Arrival Flow Prediction considering Meteorological Factors Based on Deep-Learning Methods. Complexity،Vol. 2020, no. 2020, pp.1-11.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1142853
نمط استشهاد الجمعية الأمريكية للغات الحديثة (MLA)
Yang, Zhao…[et al.]. Airport Arrival Flow Prediction considering Meteorological Factors Based on Deep-Learning Methods. Complexity No. 2020 (2020), pp.1-11.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1142853
نمط استشهاد الجمعية الطبية الأمريكية (AMA)
Yang, Zhao& Wang, Yifan& Li, Jie& Liu, Liming& Ma, Jiyang& Zhong, Yi. Airport Arrival Flow Prediction considering Meteorological Factors Based on Deep-Learning Methods. Complexity. 2020. Vol. 2020, no. 2020, pp.1-11.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1142853
نوع البيانات
مقالات
لغة النص
الإنجليزية
الملاحظات
Includes bibliographical references
رقم السجل
BIM-1142853
قاعدة معامل التأثير والاستشهادات المرجعية العربي "ارسيف Arcif"
أضخم قاعدة بيانات عربية للاستشهادات المرجعية للمجلات العلمية المحكمة الصادرة في العالم العربي
![](/images/ebook-kashef.png)
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
![](/images/kashef-image.png)