航班到港延误时长预测及特征分析

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摘 要：为破除XGBoost模型的黑盒特性，增强模型的说服性，提出一种基于SHAP的可解释性航班到港延误时长预测模型。首先，对航班历史数据、天气数据进行融合，在融合数据的基础上进行异常值处理，并利用递归特征消除方法进行特征选择；其次，构建航班延误时长预测模型，利用遗传算法进行参数调优，并与目前常用的模型进行对比；最后，在航班延误时长预测的基础上结合SHAP模型，从总体特征和特征间的相互关系2个角度分析特征的重要程度。（剩余14365字）

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