23、航空延误预测与推荐系统及结构强度监测系统研究

航空延误预测与推荐系统及结构强度监测系统研究

1. 航空延误预测与推荐系统

航空业正迅速发展成为高价值产业，每年航空公司的关注者数量都在增加，且不同年龄段的航空观察者也逐渐涌现。在选择航空公司时，乘客会考虑诸多因素，如航空公司建议价格、航班数量、航班评级、网友评级、服务评价、员工素质、机长水平以及舱位等级等。在互联网出现之前，信息的传播和内容受到部分人的控制，专业的航空评论员和记者会通过媒体推荐航空公司。而如今，普通乘客的在线评价似乎成为了航空公司成功的另一个关键因素，他们会根据飞行体验的正负评价做出个人决策。

为了评估航空公司的相关数据，研究人员实施了ARDP系统，对实时航班数据集进行Python分析，并处理不同大小的文件。结果表明，随着文件大小的增加，执行时间并未增加。同时，评级、排名、评论和反馈等数据量会显著增加。

研究中使用的数据集来自Kaggle，包含1,048,575条记录和31个特征，部分数据存在空值情况，具体如下表所示：
| Year | Column type | Null values (nb) | Null values (%) |
| — | — | — | — |
| MONTH | int64 | 0 | 0 |
| DAY | int64 | 0 | 0 |
| DAY_OF_WEEK | int64 | 0 | 0 |
| AIRLINE | int64 | 0 | 0 |
| FLIGHT_NUMBER | object | 0 | 0 |
| TAIL_NUMBER | int64 | 0 | 0 |
| ORIGIN_AIRPORT | object |