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J-GLOBAL ID：201702221004344303   整理番号：17A0733039

インクリメンタル配列サポートベクトルマシンに基づく空港飛行遅れの早期警報【JST・京大機械翻訳】

Forecast Warning Level of Flight Delays Based on Incremental Ranking Support Vector Machine

著者 (4件)： Xu Tao (College of Computer Science and Technology,Civil Aviation University of China) ,  Ding Jianli (College of Computer Science and Technology,Civil Aviation University of China) ,  Gu Bin (School of Computer Science and Engineering,Nanjing University of Aeronautics and Astronautics) ,  Wang Jiandong (School of Computer Science and Engineering,Nanjing University of Aeronautics and Astronautics)
資料名： Hangkong Xuebao  (Hangkong Xuebao)
巻： 30  号： 7  ページ： 1256-1263  発行年： 2009年 
JST資料番号： W1470A  ISSN： 1000-6893  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： 中国 (CHN)  言語： 中国語 (ZH)

抄録/ポイント： 現在、飛行遅延は世界範囲内の厳しい問題になっており、大型空港に対する飛行遅延の早期警報はますます緊迫している。空輸の需要と空港容量の衝突による飛行遅延の観点から、配列サポートベクトルマシンを用いて飛行遅延の早期警報を行うことを提案した。空港の飛行データの更新特性に従って,インクリメンタルサポートベクトルマシン(SVM)アルゴリズムを提示して,飛行遅れの早期警報を行った。人工データに関する実験結果は,このインクリメンタルアルゴリズムがオンライン警報の必要条件を満たすことができるだけではなく,中国の国際空港の2週間の飛行データにおいても80%以上の予測精度を達成することを示した。Data from the ScienceChina, LCAS. Translated by JST【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： 航空輸送 ,  *サポートベクトルマシン ,  飛行データ ,  必要条件 ,  *空港 ,  アルゴリズム ,  中華人民共和国 ,  *警報
準シソーラス用語： 予測精度 ,  国際空港 ,  オンライン ,  インクリメンタルアルゴリズム , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (5件)： warning level of flight delays ,  airports ,  support vector machines ,  ranking learning ,  incremental learning

分類 (1件)： 図形・画像処理一般  (JE04010I)

タイトルに関連する用語 (6件)： サポートベクトルマシン ,  空港 ,  飛行 ,  遅れ ,  早期 ,  警報