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本发明提供一种基于深度学习的智能航班延误预测方法，包括步骤：S1：获取一目标航班的航班数据和目标航班运行时间内的起降城市的天气数据，并计算目标航班的延误时间，根据延误时间制作延误标签，延误标签包括延误时间；S2：将航班数据和天气数据进行数字化处理；S3：将数字化处理后的航班数据和天气数据进行预处理；S4：根据延误标签划分多个延误类别；S5：设置一深度学习算法模型；S6：利用预处理后的将航班数据和天气数据训练深度学习算法模型，并利用天气预报和深度学习算法模型预测目标航班的延误情况。本发明的一种基于
(19)中华人民共和国国家知识产权局
(12)发明专利申请
(10)申请公布号 CN 113128769 A
(43)申请公布日 2021.07.16
(21)申请号 202110436375.2
(22)申请日 2021.04.22
(71)申请人 上海工程技术大学
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