【源码】基于Logistic回归模型的航班数据分析与预测

项目简介

本项目利用Logistic回归模型对航班数据进行深度分析与预测。通过统计分析航班数据中的起飞机场、目的机场、出行时间等信息，结合航班延误相关数据预测，为用户提供决策支持，提升用户体验。项目重点研究航班的转机方案和航班延误预测，经数据预处理、特征提取和模型训练，实现较高预测准确率。

项目的主要特性和功能

1. 航班转机功能实现：给定航班出发机场、目的机场和出行时间等信息，对原始数据统计和清洗，采用Dijkstra算法结合航班飞行时长，构建航班转机功能，为用户提供时间最短的转机方案，如查询从CVG机场到ANC机场特定日期内的最短转机方案。
2. 航班延误预测：明确航班延误含义，对给定数据统计及预处理，确定影响因素并建立Logistic回归模型训练。训练后的模型可预测航班是否延误及延误原因，准确率近百分之百，助用户提前了解航班情况，合理安排行程。

安装使用步骤

假设用户已下载本项目的源码文件： 1. 解压文件并安装所需的Python库，如numpy、pandas等。 2. 根据提供的路径找到数据文件夹中的相关数据文件，本项目使用了airports.csv以及相关的飞行数据和天气数据等，请确保数据文件已下载至指定路径。 3. 打开对应的Python脚本文件（ddb1.py和ddb2.py），按脚本提示进行相应配置（如输入日期范围等），运行脚本获取分析和预测结果。 4. 按代码提示操作，如输入特定的出发和到达时间等信息进行查询。运行完成后，可获得航班的转机方案或航班延误的预测结果等信息。

建议详细阅读脚本文件中的代码注释，了解代码运作原理。可使用命令行或编辑器中的运行环境执行Python脚本文件，也可通过内置绘图功能查看结果的可视化展示。确保运行过程中有足够计算资源处理大量数据和分析任务，备份原始数据文件以防意外，遵循代码使用说明确保项目正常运行。若遇问题或错误提示，查阅相关错误文档获取帮助。

下载地址

点击下载 【提取码: 4003】【解压密码: www.makuang.net】