基于联邦学习的航班延误预测模型
来源：计算机应用与软件杂志2024年第5期北京时间：
作者：李国, 秦维
摘要：针对现有的航班延误预测方法中未考虑多数据源与数据隐私问题，提出一种联邦学习框架，融合逻辑回归的方法，使训练数据可以保留在本地，无须上传共享，在保护数据隐私的前提下对航班延误情况进行预测。同时针对训练过程中会间接泄露信息的问题，采用同态加密技术对传输的参数进行加密操作。实验结果表明，用联邦建模的方法在不共享数据的情况下能达到与传统的方法相似的准确率，为优化民航业务提供了切实可行的方案。
关键词：航班延误, 数据隐私, 联邦学习, 同态加密
