融合时空特征的双向ATT- LSTM航班延误预测

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作   者：

罗凤娥;  郭玲玉;  朱子垚;  李玫; 

作者机构：

中国民用航空飞行学院; 

关键词：

注意力机制;  航班延误预测;  时空数据;  双向长短时记忆网络; 

期刊名称：

航空计算技术

i s s n：

1671-654X

年卷期：

2025 年 55 卷 001 期

页   码：

17-21,27

摘   要：

航班延误预测对提高航空公司经济效益和旅客满意度具有重要意义。本研究提出了一种融合时空特征的双向注意力长短时记忆网络(Bi-ATT-LSTM)模型，旨在提升航班延误预测的准确性。该模型能够有效捕捉时间序列的动态特性及其空间依赖性。通过与随机森林模型和标准LSTM模型的对比实验，结果表明Bi-ATT-LSTM模型在复杂的时空数据背景下和多个数据集上显示出优越的性能。