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为了解决航班运行风险高维数组运算过于复杂的问题,同时为防止模型过度拟合影响预测精度,基于中国民航局发布的风险评估体系,以某航450组真实航班数据为标准样本,首先使用自适应套索算法(Adaptive Lasso)进行降维,从63项风险自变量中筛选出15项独立变量;然后,使用随机森林算法(Random Forest,RF)进行防过拟合处理,结果显示当使用重要度排序前12项变量拟合时,结果误差达到最小值,即得到最终预测指标;最后,构建Adaptive Lasso和RF的二阶段混合模型,同时选取主成分分析(Principal Component Analysis,PCA)、径向基函数(Radial Basis Function,RBF)网络、支持向量机(Support Vector Machine,SVM)3种对比方法,使用十折交叉验证精度.结果表明:Adaptive Lasso方法在筛选掉48项指标后,结果精度未见下降;经RF处理后4种方法评估精度均大于未处理前;Adaptive Lasso-RF混合模型的预测准确率和稳定性均优于PCA、RBF神经网络和SVM等方法.综上说明混合模型实现了有效降维和防过拟合,可大幅提升预测精度,用于解决航班风险预测问题可行并有效. 相似文献
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山地森林旅游景区通常地处崇山峻岭中,如何解决复杂山区地形条件下的景区交通,一方面使游客方便、愉悦地进入景区,另一方面保护景区良好的生态环境,是山地森林景区开发建设的新课题.文中通过分析山地森林景区旅游观光轨道交通建设的必要性,研究国内外已建成运营的轨道交通模式. 相似文献
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主要探讨人为因素在ERP实施成败中的举足轻重之地位,分析决策层领导、项目执行官、项目组成员、基层人员对ERP实施的影响,并试图从实施ERP项目失败企业找出问题所在,以免重蹈覆辙. 相似文献
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