基于Skip-LSTM的机场群延误预测模型

来源：信号处理杂志 2020年第4期北京时间：

作者：屈景怡, 渠星, 杨俊, 刘芳, 张雄威

摘要：针对目前机场群发展不平衡，国际枢纽机场的延误率居高不下，航班时刻短缺，资源紧张，而区域枢纽机场却存在资源空闲的问题，提出一种基于跳过门的长短时记忆网络 (Skip-LSTM，Skip Long Short Term Memory)的机场群延误预测模型。该模型首先将机场群中各个机场的信息，机场群航班信息以及机场群地区的气象信息进行融合及处理，然后搭建Skip-LSTM网络对融合后的数据信息进行特征提取，最后利用Softmax分类器对机场群的延误状况进行分类预测。Skip-LSTM网络在传统的长短时记忆网络(LSTM， Long Short Term Memory)的基础上增加了Skip门，能更加充分地提取机场群数据信息的时间相关性，获得更高的准确率。实验结果表明，基于Skip-LSTM的机场群延误预测模型的准确率可达95.35%，预测性能优于传统的网络模型，能对机场群的延误状况进行有效的预测。

关键词：机场群延误预测, 跳过门的长短时记忆网络, 时间相关性, 数据处理