【摘 要】
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为持续高效地学习不断产生的航班运行信息,提高航班延误预测模型学习新到达数据的效率,采用集成学习思想,提出了一种基于分类与回归树(classification and regression tree,C
【机 构】
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北京工业大学信息学部,国家电网管理学院
【基金项目】
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国家自然科学基金资助项目(61672505)
论文部分内容阅读
为持续高效地学习不断产生的航班运行信息,提高航班延误预测模型学习新到达数据的效率,采用集成学习思想,提出了一种基于分类与回归树(classification and regression tree,CART)的增量学习算法.首先,将CART算法与Learn++算法结合实现了增量分类与回归树(incremental classification and regression tree,I-CART)算法;然后,进一步分析了基分类器间的区别和与精确度的关系,使用选择性集成算法来提高I-CART算法预测速率;最
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