An AI-based Model for Predicting Flight Delays to Enhance Air Traffic Operations
Notice bibliographique
Résumé
Flight delays are a global challenge with significant economic and operational impacts. This study aims to develop a predictive model based on machine learning algorithms to enhance the efficiency of air traffic management. To achieve this, the study adopts an analytical and applied approach, utilizing a comprehensive historical dataset from the U.S. Bureau of Transportation Statistics (BTS), which includes over 5.8 million domestic flights in 2015. The research methodology entailed precise data processing steps, including cleaning, feature engineering, and transforming the prediction task into a binary classification problem. The model was constructed using the Random Forest algorithm, and its performance was optimized through the GridSearchCV technique to select the best parameters. To further increase the model's efficiency, the Recursive Feature Elimination (RFE) method was employed to identify the 20 most influential features for prediction. The study yielded highly significant results, with the proposed model achieving a high predictive accuracy of 98.41% in determining whether a flight would be delayed or not. Feature importance analysis revealed that factors such as "Departure Delay," "Scheduled Duration," and "Month" were the most influential in the prediction. These findings demonstrate the model's effectiveness in providing valuable insights that can be leveraged for proactive decision-making. Based on these results, the study recommends integrating the predictive model into current air traffic management systems to improve operational planning and mitigate losses. It also proposes that future research should extend the scope to include predicting the actual delay duration and exploring the model's application on global data to assess its generalizability.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».