TY -的A2 - Tang Jinjun盟——曾威力盟-李,胡安盟——全Zhibin AU - Lu,刘晓波PY - 2021 DA - 2021/03/25 TI -深Graph-Embedded LSTM机场延迟神经网络方法预测SP - 6638130六世- 2021 AB -由于机场之间的强有力的传播延迟的因果关系,提出了一种延迟神经网络预测模型基于深度图研究延迟预测从机场网络的角度。我们把机场作为图的节点,网络和使用有向图网络建设机场的关系。邻近机场,边的权重由球面测量它们之间的距离,而飞行对它们之间利用连接机场的航班。在此基础上,构造一个扩散卷积内核来捕获延迟机场之间的传播特点,并进一步融入sequence-to-sequence LSTM神经网络建立深度学习框架延迟预测。我们的名字这个模型的深度graph-embedded LSTM (DGLSTM)。验证模型的有效性和优越性,我们利用325个机场的历史延迟数据在美国从2015年到2018年的模型训练集和测试集。实验结果表明,该方法优于现有的主流方法的准确性和鲁棒性。SN - 0197 - 6729你2021/6638130 / 10.1155——https://doi.org/10.1155/2021/6638130——摩根富林明-杂志的先进运输PB - Hindawi KW - ER