一种基于监督学习的航班离场平均延误预测方法

本发明公开了一种基于监督学习的航班离场平均延误预测方法，该方法包括：选取机场的某一段时间的航班数据以及天气数据，进行数据融合及清洗；从数据集中提取时间特征、飞行特征、延误特征和天气特征作为监督学习所用特征，并对所有特征进行标准化处理；将机场各时段的期望延误时间作为标签和预测目标，采用多元线性回归、支持向量机、极端随机树和LightGBM监督学习方法进行预测建模；选择MSE和MAE作为性能指标，比较不同模型的预测结果，选择最优预测模型。本发明根据机场历史航班数据及天气数据，提取相关特征，预测未来某时段内的离场航班平均延误。为缓解突发性航班延误带来的负面经济影响，平衡日益增长的航班需求和日益增长的航班延误提供基础。