面向恶劣天气的航班延误Stacking集成预测模型

孙玥; 丁建立

doi:10.11959/j.issn.2096-0271.2025012

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面向恶劣天气的航班延误Stacking集成预测模型

应用 | 更新时间：2025-05-22

- 面向恶劣天气的航班延误Stacking集成预测模型
- Flight delay stacking ensemble prediction model for severe weather
- “在航班延误预测领域，专家提出了基于Stacking的集成预测模型，总体准确率达到95.25%，F1分数达到0.9527。”
- 大数据 2025年11卷第2期页码：152-166
- 作者机构：
  
  1.中国民航大学宁河校区管理中心，天津 300300
  2.中国民航大学计算机科学与技术学院，天津 300300
- 作者简介：
  
  [ "孙玥（1997- ），女，中国民航大学宁河校区管理中心助理工程师，主要研究方向为人工智能、数据分析。" ]
  [ "丁建立（1963- ），男，博士，中国民航大学计算机科学与技术学院教授，主要研究方向为大数据与人工智能在民航领域的应用。" ]
- 基金信息：
  
  国家自然科学基金民航联合基金重点项目(U2033205;U2233214)
- DOI：10.11959/j.issn.2096-0271.2025012
  中图分类号： TP181
- 收稿日期：2024-04-23，
  
  纸质出版日期：2025-03-15
- 稿件说明：
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孙玥,丁建立.面向恶劣天气的航班延误Stacking集成预测模型[J].大数据,2025,11(02):152-166.

SUN Yue,DING Jianli.Flight delay stacking ensemble prediction model for severe weather[J].BIG DATA RESEARCH,2025,11(02):152-166.
孙玥,丁建立.面向恶劣天气的航班延误Stacking集成预测模型[J].大数据,2025,11(02):152-166. DOI： 10.11959/j.issn.2096-0271.2025012.

SUN Yue,DING Jianli.Flight delay stacking ensemble prediction model for severe weather[J].BIG DATA RESEARCH,2025,11(02):152-166. DOI： 10.11959/j.issn.2096-0271.2025012.

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面向恶劣天气的航班延误Stacking集成预测模型

Flight delay stacking ensemble prediction model for severe weather

DOI：10.11959/j.issn.2096-0271.2025012