基于EEMD-ELM 的航班运行风险混沌预测

来源：交通运输系统工程与信息杂志2020年第3期北京时间：

作者：王岩韬，李景良，谷润平

单位：中国民航大学空中交通管理学院，天津 300300

摘要：针对航班运行风险可靠预测方案，以某航空公司2016—2018 年航班运行风险数据为基准，通过相空间重构，序列混沌特征的识别，构建基于极端学习机(ELM)的航班运行风险混沌短期预测模型，基于集成经验模态分解(EEMD)阈值降噪方法进行改进；最后，计算风险预测结果，分析不同方式下的预测精度. 结果表明：航班运行风险时间序列具有混沌特征， EEMD方法可抑制序列本征模态函数(IMF)的模态混叠现象；经由EEMD阈值降噪处理后，短期预测结果的修正平均绝对百分误差(MAPE)值显著下降. 证实本文航班运行风险预测方案可行且有效.

关键词：航空运输,风险预测,混沌时间序列,航班运行风险,极端学习机,经验模态分解

基金资助：国家自然科学基金/National Natural Science Foundation of China(U1933103, U1833103)；国家重点研发计划/ National Key Research and Development Program of China(2016YFB0502400).