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摘要。鉴于迅速增长的乘客和交流量，机场寻求可持续的解决方案，以改善乘客的经验和舒适性，同时最大程度地提高他们的利润。用于改善机场服务质量和管理流程的主要技术，包括物联网（IoT）系统，这些系统实现了智能机场和与其他公共基础架构和智能城市公用事业的相互联系的潜力。为了提供智能机场服务，实时延迟数据和预测是关键的信息来源。本文使用机器学习技术在Apache Spark（一个云计算框架）上引入了必不可少的方法，Apache Mllib是一个机器学习库Apache Mllib，以开发和实施可与信息系统完整的空气延迟的预测模型，以便提供最新的分析。实验结果已经用各种算法在分类和回归方面实现，从而体现了所提出的框架的作用。
预测航空航班延误并启用智能机场...
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