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基于贝叶斯网络的航班服务时间估计模型
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2017-12-07
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针对航班保障服务时间估计的问题，考虑到航班保障服务流程的特殊性、复杂性以及影响因素的不确定性，提出了一种基于贝叶斯网络（BN）的航班保障服务时间估计模型。该模型把航空领域的专家知识与历史数据的机器学习相结合，使用贝叶斯网络的增量学习特性动态地调整BN模型，使其适应新的变化，进而不断更新航班保障服务时间的估计值。使用国内某大型枢纽机场信息系统内提取的数据，通过期望最大化（EM）方法对模型进行训练，得到了测试结果。实验结果分析与模型评价表明，所提方法能有效估计航班保障服务时间且具有较高的准确度。敏感性分析表明，航班到达时段的航班密度对航班保障服务时间影响最强。
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