[データ分析] Matlabベイジアン識別に基づく空港のフライト遅延要因の分析[Matlabソースコード230期間を含む]

1.はじめに

1ベイズ統計手法
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3ベイズ予測手法
ベイズ統計予測手法は、従来の統計予測手法とは大きく異なります。従来の統計予測手法は、常に過去のデータや情報に基づいて統計予測モデルを構築します。従来の予測の結果、入力情報を出力情報に変換します。したがって、従来の統計的予測手法では、異常な状況の発生を処理できません。ただし、ベイズの統計的予測手法では、過去のデータや情報を使用するだけでなく、人々の主観的な予測知識も使用します。人々は予測に関する主観的または経験的知識を持っています。ベイズの統計的予測では、ベイズの公式を使用して、予測に関する人々の主観的または経験的知識を事前情報と統合し、事後情報を取得します。したがって、事後情報には事前情報が含まれるだけでなく、人々の主観的認識も反映されます。したがって、ベイズ予測異常事態の発生に対応できます。一般に、いわゆる異常状態または例外の2つのケースがあります。
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4
ベイジアンネットワークのデータ予測機械学習の一分野として、ベイジアンネットワークには、複雑なシステムにおける不確実な問題や複数の要因の相互依存性に対処する際の推論と視覚化という独自の強みがあります。フライトの遅延はまさにそのような問題です。フライトの遅延に直接影響する多くの要因があり、遅延を引き起こす多くの間接的な要因があり、いくつかの要因には依然として特定の依存関係があります。したがって、ベイジアンネットワークは、飛行遅延を分析および予測するための方法および手段として使用できます。
近年、私の国の経済と住民の生活水準の急速な成長により、中国の民間航空は現在急速な発展の黄金時代にあります。フライト数が増加し、フライトの密度が徐々に増加し、リソース割り当ての多くの矛盾がますます顕著になっています。空域や空港のリソースは、増加するフライト数に対応するのが困難です。天候やフライトの通常の運用に影響を与える他の多くの要因と相まって、空港での大規模なフライトの遅延は避けられません。より信頼性の高いフライト遅延分析を提供するために、空港や航空会社に特定の要因によるフライト遅延の早期警告を提供し、関連するユニットが大規模なフライト遅延に事前に備えるための参照を提供できます。スリランカネットワークのデータ予測アルゴリズム。
フライトの遅延を引き起こす要因はたくさんありますが、フライトの遅延を引き起こす要因は、その属性に応じて、航空会社の理由、空港管理の理由、航空交通管制の理由、および乗客の理由の4つのカテゴリに分類できます。フライト遅延係数に応じて、フライト遅延インジケーターチャートに示すように大まかに分析および要約できます。
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第二に、ソースコード

%----------------------------------------
clc,clear,close all
load('sourcedata.mat');
load data.mat
load('datatest.mat');
n=size(data);

%***********创建朴素贝叶斯分类器对象***********
% 创建朴素贝叶斯分类器对象ObjBayes
training=data(1:103,1:5);
group=data(1:103,6);
ObjBayes = NaiveBayes.fit(training,group,'Distribution','kernel')
%**********对训练样本进行判别****************
% 利用所创建的朴素贝叶斯分类器对象ObjBayes,对训练样本进行判别
pre0 = ObjBayes.predict(training);
disp '贝叶斯分类器训练数据和实际结果是否相等,相等为1,否则为0'
isequal(pre0, group)  % 判断判别结果pre0与分组向量group是否相等

pre1 = ObjBayes.predict(data(1:103,1:5));
% isequal(pre1, data(71:103,6))  % 判断判别结果pre0与分组向量group是否相等
figure,
subplot(211),bar(data(:,6));figure(gcf);axis tight,box off,grid on
title('原始数据---> 用于训练网络---103组数据 ---实际延误率')
subplot(212),bar(pre1);figure(gcf);axis tight,box off,grid on
title('贝叶斯网络训练结果---预测延误率')

%% 贝叶斯预测误差统计
By1=ysw(data,pre1)

3、実行中の結果

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四、備考

完全なコードまたは記述追加QQ1564658423過去のレビュー
>>>>>>
[データ分析] matlabの時変パラメーター確率的揮発性ベクトル自動回帰モデル(TVP-VAR)に
基づく[ Matlabソースコード099期間を含む] [データ分析] matlabに基づく自動回帰モデル(TVP-VAR)の時変パラメーター確率的揮発性ベクトル[Matlabソースコード153を含む]
[障害検出問題] Matlab免疫アルゴリズムベースの障害検出問題[Matlabソースコード196を含む]
[データクラスタリング]クラスタリング設計に基づくmatlab粒子群アルゴリズム[Matlabソースコード199を含む]
[データクラスタリング] matlabシミュレーションアニーリングアルゴリズムクラスタリング設計に基づく[Matlabソースコード200を含む]
[データクラスタリング] matlab遺伝子アルゴリズムクラスタリング設計に基づく[Matlabソースコード201期間を含む]
[データクラスタリング] matlabantコロニーアルゴリズムクラスタリング設計に基づく[Matlabソースコード202期間を含む]
[データ分析]さまざまなGUIデータインポート用のmatlabGUIインターフェイスに基づく[Matlabソースコード211期間を含む]
[データ分析] MatlabGUIに基づくインターフェースグレード管理システム[Matlabソースコード212を含む]
[データ分析] matlabGUIインターフェースパーペチュアルカレンダーに基づく[Matlabソースコード213を含む]

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転載: blog.csdn.net/TIQCmatlab/article/details/113694815