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針對航班保障服務(wù)時間估計的問題，考慮到航班保障服務(wù)流程的特殊性、復(fù)雜性以及影響因素的不確定性，提出了一種基于貝葉斯網(wǎng)絡(luò)（BN）的航班保障服務(wù)時間估計模型。該模型把航空領(lǐng)域的專家知識與歷史數(shù)據(jù)的機器學習相結(jié)合，使用貝葉斯網(wǎng)絡(luò)的增量學習特性動態(tài)地調(diào)整BN模型，使其適應(yīng)新的變化，進而不斷更新航班保障服務(wù)時間的估計值。使用國內(nèi)某大型樞紐機場信息系統(tǒng)內(nèi)提取的數(shù)據(jù)，通過期望最大化（EM）方法對模型進行訓練，得到了測試結(jié)果。實驗結(jié)果分析與模型評價表明，所提方法能有效估計航班保障服務(wù)時間且具有較高的準確度。敏感性分析表明，航班到達時段的航班密度對航班保障服務(wù)時間影響最強。
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