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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학술대회자료
- 저자정보
- 발행연도
- 2024.6
- 수록면
- 1,217 - 1,220 (4page)
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This study aims to propose a flight delay prediction model to minimize personal and national economic losses due to unexpected flight delays caused by continuous time-varying weather conditions and to ensure efficient flight schedule operations. We utilized departure flight data from Chicago O’Hare International Airport, known for its high number of flights and departure delay rates, as well as weather data collected at the airport. Due to the imbalance in the dataset used for the flight delay classification prediction model, the downsampling and Synthetic Minority Over-sampling Technique (SMOTE) methods were employed to balance between the majority class of non-delayed flights and the minority class of delayed flights. Additionally, Logistic Regression and Random Forest algorithms were considered for the prediction model. Analysis for our provided aircraft delay prediction models showed that the RF-based model, with SMOTE applied to the dataset including weather data, exhibited the best performance. Furthermore, we introduced the necessity of using the average of the results from training the data separated by different seasons rather than training the entire year’s data without separation by season to improve performance of prediction for the minority class of actual delayed flights.
목차
요약
Ⅰ. 서론
Ⅱ. 데이터 전처리 과정 및 데이터 불균형 해소
Ⅲ. 항공편 지연 분류 예측 모델 분석
Ⅳ. 결론
참고문헌
참고문헌 (0)
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