CN113657671A - 一种基于集成学习的航班延误预测方法 - Google Patents

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Abstract

本发明公开了一种基于集成学习的航班延误预测方法，包括步骤S1：获取目标航班相关的航空公司属性、航班属性、执行班机属性、紧前航班的延误信息、起飞机场及航站信息，并对所获数据进行预处理；S2：根据预处理后信息提取多维解释变量并计算航班延误；S3：采用聚类算法设置延误分类规则；S4：依照航班延误时长设置延误等级标签；S5：基于集成学习算法模型并训练数据；S6:利用航班的多维特征预测目标航班的延误情况。本发明提供的一种基于轻量级梯度提升机的航班起飞延误预测方法，能够显著提升训练效率、降低内存消耗并且可以获取更高的准确率。

Description

一种基于集成学习的航班延误预测方法
技术领域
本发明涉及航空管理领域，具体涉及一种基于集成学习的航班延误预测方法。
背景技术
在航空运输***中，对航班起飞延误进行合理准确的预测是十分必要的。旅客如果能够提前获取航班起飞信息就可以有效安排行程，减少不必要的等待时间以及等待过程中的焦虑。同时，对机场而言，航班起飞延误预测提供短时间内机场的状态，机场可根据预测结果更高效安排相关设施如摆渡车和登机桥廊的调配，减少不必要的设备占用。因此，需要高质量的航班起飞延误预测模型，为乘客和机场提供准确的航班起飞信息。
航班延误预测问题近十年受到大量学者关注。对该问题的拓展可以分为两方面：就解释变量角度而言，现有研究中，Pfeil and Balakrishnan考虑天气因素；Rebollo andBalakrishnan的研究中考虑季节性的影响；Du考虑了延迟的传递；Mayer and Sinai考虑了空中交通管制。就模型算法角度而言，Balakrishna等人使用马尔可夫决策过程建模，采用了一种机器学习算法预测航班滑行时间的延误；Khanmohammadi等人基于模糊推理***提出了一种自适应网络来预测航班延误；Diana测试并比较了多种机器学习方法(回归、支持向量回归以及集成算法)在预测航班延误的性能。
根据对以上文献的研究可以发现，较长时间段内保持不变的因素(如季节、空中管制)在航班延误预测中广泛使用，而实际上航班所面临的环境具有高度时变性，这些因素可能与实时的航班延误没有直接关系，很难实现高准确率的预测。对于高性能的航班延误预测，需要挖掘更细粒度的数据。同时，机场属性(如拥挤程度)很少被考虑。此外，现有机器学习算法，如神经网络等都可以批量的方式训练，训练数据的大小不会受到内存限制，但是需要反复读写训练数据，会消耗非常大的时间。尤其在面对海量数据的场景下，预测效率较低，求解速度慢，很难满足高实时性的需求。
发明内容
本发明的目的在于提供一种基于集成学习的航班延误预测方法，其能够显著提升训练效率、降低内存消耗并且可以获取更高的准确率。
为实现上述目的，本发明提供如下技术方案：
一种基于集成学习的航班延误预测方法，包括以下步骤：
S1：获取目标航班相关的航空公司属性、航班属性、执行班机属性、紧前航班的延误信息、起飞机场及航站属性，并对所获数据进行预处理；
S2：根据预处理后信息提取多维解释变量并计算航班延误；
S3：采用聚类算法设置延误分类规则；
S4：依照航班延误时长设置延误等级标签；
S5：构建基于集成学习算法的模型并训练数据；
S6：利用航班的多维特征预测目标航班的延误情况。
优选地，所述S1步骤中，预处理步骤包括对异常数据进行剔除，对具有少量特征缺失的数据进行补全，对班机、航班、航线、机场、航站进行编码，特征数值化。
优选地，所述S2步骤中，提取多维解释变量可分为：
航空公司属性：航线所属基地机场编号、航线规模；
航班属性：是否为国际航班(二值变量)、是否经停(二值变量)、是否经停、预计周转时间、旅客数量、航站楼编号、历史平均延误；
班机属性：容量、最小周转时间；
紧前航班属性：延误、飞行间隔；
机场属性：机场航班密度、机场旅客密度；
航站属性：准点率。
优选地，所述S3步骤进一步包括以下步骤：
S3(1)：选取带有K个集群的初始分区；
S3(2)：将样本点按照样本点与聚类中心的距离分配到最近的聚类中心，生成新的分区；
S3(3)：更新集群中心；
S3(4)：迭代步骤S3(2)和S3(3)，当集群离散度最小时聚类算法收敛。
优选地，所述集群数量K由肘部法确定。
优选地，单个集群离散度表达式为：
Figure BDA0003217353710000031
总集群离散度表达式为：
Figure BDA0003217353710000032
优选地，所述S5步骤中提供的集成学习算法为轻量级梯度提升机(LightGBM)。
优选地，所述轻量级梯度提升机包括单边梯度抽样(GOSS)算法、直方图算法以及互斥特征捆绑(EFB)算法。
其中，所述GOSS算法包括步骤：
S5(1)：根据样本的梯度绝对值按照降序排列对应的样本；
S5(2)：提取排序后的前a×100％样本生成子集A；
S5(3)：在剩下的(1-a)×100％样本中随机采样b×100％样本，产生一组具有小梯度的样本集B；
S5(4)：合并样本集A和样本集B；
S5(5)：计算增益时，使用权重放大样本集B中样本的梯度；
S5(6)：使用以上步骤学习一个新的弱学习机，并重复直到满足迭代终止条件。
其中，a和b分别为大梯度样本和小梯度样本的采样率，迭代终止条件为：实际迭代次数大于最大迭代次数。
所述直方图算法包括步骤：
S5(7)：将连续型特征值放入箱子(bin)中构建直方图；
S5(8)：基于特征直方图寻找最佳分类点。
其中，所构建的直方图储存每个箱子(bin)样本中的梯度之和以及样本总数；基于特征直方图寻找最佳分类点可以由直方图做差加速，具体步骤为：通过父亲节点和兄弟节点的直方图做差获取当前叶子节点的直方图。
所述EFB算法包括步骤：
S5(9)：构建一个加权无向图，使用特征间的冲突值表示权重；
S5(10)：计算每个特征顶点的度，按照度对特征节点降序排列；
S5(11)：遍历列表中的每个特征，依次将特征分配给具有最小冲突的现有捆绑集合(bundle)，或创建新的捆绑集合。
与现有技术相比，本发明的有益效果是：
1、特征方面，本发明排除粗粒度特征如季节和空中管制对起飞延误实时预测的影响，考虑与延误同样具有高度时变性的机场自身属性，能更准确地区别航班所处的不同场景，从而提高预测模型的准确率。
2、算法方面，本发明通过结合单边梯度抽样(GOSS)算法、直方图算法以及互斥特征捆绑(EFB)算法的优势，能够生成具有高效训练数据能力的集成***。将该集成***作为航班起飞延误预测模型，可以大幅提高预测效率和准确性。
附图说明
图1为本发明的预测方法流程图
图2为本发明实例中肘部法确定最佳分类数结果图。
具体实施方式
下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本发明的一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本发明保护的范围。
如图1所示，本发明公开了一种基于集成学习的航班起飞延误预测方法，该方法包括如下步骤：
S1：获取目标航班相关的航空公司属性、航班属性、执行班机属性、紧前航班的延误信息、起飞机场及航站属性，并对所获数据进行预处理。
本发明获取国内某大型枢纽机场提供的航空公司属性、航班属性、执行班机属性、紧前航班的延误信息、起飞机场及航站信息构建数据集，数据集中每条数据记录一班航班的全部相关信息，包含字符型(如航站楼)以及整型数据(如机场容量)。该数据集共包括约20000个国内定期航班以及约6000个国际定期航班。根据k近邻算法找出异常数据并根据每条航班数据中的异常特征值数量进行数据清洗，具体为：对于具有少量异常特征值的数据使用EM算法进行填补，对于具有较多异常特征值的数据进行删除。对班机、航班、航线、机场、航站等字符型变量进行编码。时间相关的变量如延误时间转化为分钟为单位的浮点型变量。
S2：根据预处理后信息提取多维解释变量并计算航班延误。
从预处理后的数据集提取信息构建航班延误样式Di＝{xi1,xi2,...,xid,yi}，其中xi1,xi2,...,xid分别表示航班i所属基地机场、航线规模、是否为国际航班(0-1变量)、是否经停(0-1变量)、预计周转时间、旅客数量、航站楼、历史平均延误、班机容量、最小周转时间、紧前航班延误、飞行间隔、机场航班密度、机场旅客密度等信息(如表1所示)；yi表示航班i的延误时间。
表1
Figure BDA0003217353710000051
S3：采用聚类算法设置延误分类规则，该步骤具体步骤如下：
S3(1)：使用肘部法确定最优集群数K见附图图2，选取带有K个集群的初始分区；
S3(2)：将样本点按照样本点与聚类中心的距离分配到最近的聚类中心，生成新的分区；
S3(3)：更新集群中心；
S3(4)：迭代步骤S3(2)和S3(3)，使用方差和代表集群离散度，单个集群离散度表达式为：
Figure BDA0003217353710000061
总集群离散度表达式为：
Figure BDA0003217353710000062
当总集群离散度最小时聚类算法收敛，聚类结果见表2。
表2
集群 集群中心(min)
1 43.57
2 135.82
3 271.86
4 500.20
S4：依照航班延误时长设置延误等级标签。
S5：构建基于集成学习算法的模型并训练数据。
构建集成包括单边梯度抽样(GOSS)算法、直方图算法以及互斥特征捆绑(EFB)算法的轻量级梯度提升机。通过网格搜索算法寻找最优参数见表3
表3
决策树数量 学习率 叶子节点数
300 0.01 15
构建的GOSS算法包括步骤：
根据样本的梯度绝对值按照降序排列对应的样本，其次提取排序后的前a×100％样本生成子集A，然后在剩下的(1-a)×100％样本中随机采样b×100％样本，产生一组具有小梯度的样本集B，将样本集A和样本集B进行合并，在计算增益时，使用权重
Figure BDA0003217353710000071
放大样本集B中样本的梯度，使得训练不足的实例在尽可能少地改变原数据集分布的情况下得到关注；以上步骤建立了一个新的弱学习机，迭代这个学习机直到满足迭代终止条件。其中，a和b分别为大梯度样本和小梯度样本的采样率，迭代终止条件为：实际迭代次数大于最大迭代次数。
构建的直方图算法包括步骤：
首先将连续型特征值放入箱子(bin)中构建直方图，计算每个箱子(bin)样本中的梯度之和以及样本总数，基于特征直方图寻找最佳分类点。通过当前叶子节点的父亲节点和兄弟节点的直方图做差获取当前叶子的直方图，加速寻找效率。
构建的EFB算法包括步骤：
首先构建一个加权无向图，使用特征间的冲突值表示权重，其次计算每个特征顶点的度，按照度对特征节点降序排列，然后遍历列表中的每个特征，依次将特征分配给具有最小冲突的现有捆绑集合(bundle)，或创建新的捆绑集合。
S6：利用航班的多维特征预测目标航班的延误情况。
以上内容仅仅是对本发明结构所作的举例和说明，所属本技术领域的技术人员对所描述的具体实施例做各种各样的修改或补充或采用类似的方式替代，只要不偏离本发明的结构或者超越本权利要求书所定义的范围，均应属于本发明的保护范围。

Claims (8)

1.一种基于集成学习的航班延误预测方法，其特征在于，包括以下步骤：
S1：获取目标航班相关的航空公司属性、航班属性、执行班机属性、紧前航班的延误信息、起飞机场及航站属性，并对所获数据进行预处理；
S2：根据预处理后信息提取多维解释变量并计算航班延误；
S3：采用聚类算法设置延误分类规则；
S4：依照航班延误时长设置延误等级标签；
S5：构建基于集成学习算法的模型并训练数据；
S6：利用航班的多维特征预测目标航班的延误情况。
2.根据权利要求1所述的一种基于集成学习的航班延误预测方法，其特征在于：所述S1步骤中，预处理步骤包括对异常数据进行剔除，对具有少量特征缺失的数据进行补全，对班机、航班、航线、机场、航站进行编码，特征数值化。
3.根据权利要求1所述的一种基于集成学习的航班延误预测方法，其特征在于，所述S2步骤中，提取多维解释变量可分为：
航空公司属性：航线所属基地机场编号、航线规模；
航班属性：是否为国际航班、是否经停、预计周转时间、旅客数量、航站楼编号、历史平均延误；
班机属性：容量、最小周转时间；
紧前航班属性：延误、飞行间隔；
机场属性：机场航班密度、机场旅客密度；
航站属性：准点率。
4.根据权利要求1所述的一种基于集成学习的航班延误预测方法，其特征在于，所述S3步骤进一步包括以下步骤：
S3(1)：选取带有K个集群的初始分区；
S3(2)：将样本点按照样本点与聚类中心的距离分配到最近的聚类中心，生成新的分区；
S3(3)：更新集群中心；
S3(4)：迭代步骤S3(2)和S3(3)，当集群离散度最小时聚类算法收敛。
5.根据权利要求4所述的一种基于集成学习的航班延误预测方法，其特征在于：所述集群数量K由肘部法确定。
6.根据权利要求4所述的一种基于集成学习的航班延误预测方法，其特征在于：单个集群离散度表达式为：
Figure FDA0003217353700000021
总集群离散度表达式为：
Figure FDA0003217353700000022
7.根据权利要求1所述的一种基于集成学习的航班延误预测方法，其特征在于：所述S5步骤中提供的集成学习算法为轻量级梯度提升机。
8.根据权利要求7所述的一种基于集成学习的航班延误预测方法，其特征在于：所述轻量级梯度提升机包括单边梯度抽样算法、直方图算法以及互斥特征捆绑算法。
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