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飞机的周转包括一系列地面处理活动，如登机、加油和行李装卸，这些活动需要在起飞前完成。对于维戈埃因霍温机场 (VEA) 的周转地面处理操作，使用预定义的开始和完成时间来安排这些周转活动及其资源。预定义的流程时间不考虑导致时间表混乱的任何变化。此外，通常不清楚哪些活动构成了总周转时间，这使得难以有效分配资源。从业务角度来看，希望预测执行周转及其活动所需的时间，以使运营决策更加智能。本文提出了一种流程结构感知预测 (PSAP) 方法来高质量地预测飞机在机场的周转时间。作为案例研究，我们为瑞安航空波音 737 在埃因霍温机场的周转开发了一个模型。所提出的 PSAP 模型的主要特点是它能够将周转时间预测分解为其“关键”活动的周期时间，而这些周期时间可以通过先进的机器学习算法（如人工神经网络 (ANN) 和随机森林 (RF)）准确预测。通过明确定义周转过程结构，可以获得准确且透明的模型，可用于（实时）决策目的
预测飞机的周转时间过程...
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