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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학술대회자료
- 저자정보
- 발행연도
- 2019.10
- 수록면
- 265 - 268 (4page)
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항공기 지연은 운송 산업에서 가장 영향력 있는 성과 결정 요인 중 하나이다. 그러나 기존의 기계학습 (Machine Learning) 방법은 시간적/공간적 특징을 가지는 항공 지연을 예측하는 데 적합하지 않다. 본 연구는 미국 항공편 데이터에서 추출한 시공간 특징을 LSTM (Long Short-Term Memory)과 결합하여 데이터의 숨겨진 패턴을 알아내고, 항공 출발 지연을 예측하는 새로운 모델을 제안한다. LSTM 기반 아키텍처는 높은 수준의 시공간 구조를 갖는 시퀀스 및 데이터를 모델링 할 수 있다.
목차
요약
ABSTRACT
Ⅰ. Introduction
Ⅱ. Related work
Ⅲ. Data Description
Ⅳ. Methodology
Ⅴ. Conclusion and Future Work
References
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