论文摘要
为了解决飞机燃油消耗预测过程中的数据不平衡问题,传统SMOTE方法对少数类随机构造伪样本,从而导致了数据分布的整体变化和模糊了区间边界。针对以上问题,提出一种基于k-medoids的改进SMOTE算法,即KMSMOTE,并以随机森林作为分类器进行爬升段油耗分类。该方法使用k-medoids对少数类进行聚类操作,在聚类簇的基础上使用SMOTE构造伪样本,确保分类结果不会偏向多数类;应用随机森林算法生成分类器。选取国内同一航线、同一机型的多个航班数据为实验样本,实验结果表明,改进后的算法分类效果更好。
论文目录
文章来源
类型: 期刊论文
作者: 陈静杰,崔金成
关键词: 爬升段,不平衡,随机森林
来源: 计算机应用与软件 2019年04期
年度: 2019
分类: 信息科技,工程科技Ⅱ辑
专业: 航空航天科学与工程
单位: 中国民航大学电子信息与自动化学院
基金: 国家科技支撑计划项目(2012BAC20B0304)
分类号: V323
页码: 247-250+316
总页数: 5
文件大小: 390K
下载量: 149
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