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對現有航班延誤預測方法較少從指定航班計劃延誤預測角度進行分析，提出一種研究離港航班計劃中指定某航班計劃發生廷誤情況的預測方法。首先，分析大量航班歷史運行數據，挖掘數據內在特征。其次，通過建立航班數據的貝葉斯網絡分析模型，得到不同條件下航班延誤情況的概率分布;以動態貝葉斯網絡（ Dynamic Bayesian Networks，DBN推理為主要建模方法，研究了動態貝葉斯網絡推理和仿真過程，提岀了一種用于構建航班延誤預測模型的新方法建立了實際航班數據的隱馬爾可夫（ Hidden markov Model，HMM）延誤預測分析模型，利用隱馬爾可夫模型中解碼問題Ⅴ terai算法實現了指定航班延誤時間的預測。最后，以某航空公司全年航班運行數據為例進行實例仿真及驗證，結果表明，該方法實現了航班延誤預測對象的精確性。
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