机构名称：
¥ 2.0
具有高复杂度、多维度和高非线性的特点。一个性能良好的预测框架应该能够处理异常值、缺失值或噪声数据 [13]。此外，一些研究需要复杂的预处理步骤，这是预测性能和计算效率之间的权衡，需要仔细权衡。此外，大多数当前模型缺乏通用性和自动化。它们仅适用于一架或几架航班、飞机类型或出发/到达程序。如果问题是 30
基于数据的自动飞机预计到达时间预测
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