一种用于大面积航班延误预测的模糊图神经网络方法

本发明提供了一种用于大面积航班延误预测的模糊图神经网络方法，解决了大面积航班延误情况下的航班延误精准预测的技术问题。其技术方案为：首先，选择民航数据集，并以航班的关键信息作为节点标识，提取并标准化航班特征数据，形成节点特征矩阵V；然后，构建有向图，通过多种关系建立边捕捉航班间的联系；接着，引入稀疏约束函数，计算航班间的模糊相似度，构建模糊邻接矩阵AF；最后，基于模糊邻接矩阵AF，构建模糊图卷积算子，建立模糊图神经网络模型，进行航班延误预测。本发明的有益效果为：提高了航班延误预测的准确性，增强了对复杂依赖关系和不确定信息的处理能力，支持大面积航班延误下的复航决策。