基于在线学习的机场离港航班延误预测开题报告

1. 本选题研究的目的及意义

#本选题研究的目的及意义
随着航空运输业的快速发展，航班延误问题日益突出，给航空公司、乘客以及机场运营带来了巨大的经济损失和社会影响。

为了有效缓解航班延误问题，提高机场运营效率，准确预测航班延误至关重要。

近年来，随着大数据和人工智能技术的发展，基于在线学习的航班延误预测方法逐渐成为研究热点。

2. 本选题国内外研究状况综述

#本选题国内外研究状况综述
航班延误预测问题是一个复杂的系统工程问题，近年来受到国内外学者广泛关注。

研究者们从不同的角度开展了大量研究工作，提出了多种航班延误预测方法。

##2.1国内研究现状
国内学者在航班延误预测领域开展了大量研究，主要集中在以下几个方面：
1.基于传统机器学习方法的航班延误预测:国内学者主要采用支持向量机(svm)、神经网络、决策树等传统机器学习方法进行航班延误预测。

3. 本选题研究的主要内容及写作提纲

#本选题研究的主要内容及写作提纲
##3.1主要内容
本研究将基于在线学习方法，构建机场离港航班延误预测模型，并分析模型的性能和应用效果。

主要研究内容如下：
1.数据采集与预处理:收集机场离港航班数据、天气数据、机场运营数据等，并对数据进行清洗、规范化和特征工程处理，为模型训练提供高质量数据。

2.在线学习算法选择:分析不同在线学习算法的优缺点，选择适合机场离港航班延误预测的算法，并对算法进行参数优化。

4. 研究的方法与步骤

#研究的方法与步骤
本研究将采用以下方法和步骤进行研究：
1.数据收集:收集机场离港航班数据、天气数据、机场运营数据等，并对数据进行整理和清洗。

2.数据预处理:对收集到的数据进行预处理，包括数据清洗、数据转换、数据规范化等，以确保数据的完整性和一致性。

3.特征工程:从原始数据中提取特征，构建特征向量，为模型训练提供有效的输入。

5. 研究的创新点

#研究的创新点
本研究的创新点主要体现在以下几个方面：
1.采用在线学习技术:传统的航班延误预测模型大多基于离线学习方法，无法及时更新模型，难以适应实时变化的数据。

本研究采用在线学习技术，能够根据实时数据更新模型，提高预测准确率。

2.构建更全面的航班延误预测模型:本研究将整合航班运行数据、天气数据、机场运营数据等多种数据源，构建更全面的航班延误预测模型，提高模型的预测精度。

6. 计划与进度安排

第一阶段 （2024.12~2024.1）确认选题，了解毕业论文的相关步骤。

第二阶段（2024.1~2024.2）查询阅读相关文献，列出提纲

第三阶段（2024.2~2024.3）查询资料，学习相关论文

7. 参考文献（20个中文5个英文）

[1] 陈振宇, 刘宇, 刘杰. 基于深度学习的航班延误预测研究[j]. 中国民航大学学报, 2023, 41(2): 124-130.

[2] 冯博, 赵慧, 李晓明. 基于在线学习的机场地面运行安全风险预测研究[j]. 航空港, 2023, 44(2): 14-18.

[3] 郭云龙, 马文博, 张艳梅. 基于在线学习的机场航班延误预测模型研究[j]. 交通运输工程与信息, 2023, 41(1): 11-16.